激光与光电子学进展, 2019, 56 (23): 231010, 网络出版: 2019-11-27   

双判别器生成对抗网络图像的超分辨率重建方法 下载: 1332次

Image Super-Resolution Reconstruction Method Using Dual Discriminator Based on Generative Adversarial Networks
作者单位
云南师范大学信息学院, 云南 昆明 650500
图 & 表

图 1. DDSRRN的生成器模型结构

Fig. 1. Generator model structure of DDSRRN

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图 2. DDSRRN的判别器模型结构

Fig. 2. Discriminator model structure of DDSRRN

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图 3. 反卷积上采样结构的可视化棋盘伪影图像

Fig. 3. Visualized checkerboard artifact images of deconvolution upsampling structure

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图 4. DDSRRN与SRGAN模型在DIV2K验证集上的RPSNSSIM表现对比。(a) RPSN值;(b) SSIM

Fig. 4. Comparison of SPSN and SSIM between DDSRRN and SRGAN models on DIV2K validation set. (a) SPSN;(b) SSIM

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图 5. DIV2K数据集中“0846”建筑物4×重建对比图

Fig. 5. Comparison of ”0846” building reconstruction with magnification of 4 in DIV2K dataset

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图 6. Set5数据集中“Baby”4×重建对比图

Fig. 6. Comparison of ”Baby” reconstruction in Set5 dataset

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图 7. Set5数据集中“Butterfly”4×重建对比图

Fig. 7. Comparison of “Butterfly” reconstruction with magnification of 4 in Set5 dataset

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表 1各模型在基准数据集和DIV2K验证集上的平均性能比较

Table1. Average performance of each model on baseline dataset and DIV2K validation set

DatasetAmplificationfactorBicubicSRGANESPCNSRCNNEDSRRDNDDSRRN
RPSNSSIMRPSNSSIMRPSNSSIMRPSNSSIMRPSNSSIMRPSNSSIMRPSNSSIM
Set5Set14BSD100DIV2K444428.43 0.79826.01 0.70425.97 0.67026.66 0.74929.07 0.67128.02 0.64527.17 0.60128.64 0.62330.07 0.80928.65 0.71427.45 0.70627.78 0.79528.97 0.80527.49 0.75026.90 0.71027.78 0.77532.62 0.89728.80 0.78727.71 0.74229.38 0.90332.61 0.89928.81 0.78627.78 0.74329.97 0.80629.94 0.81428.97 0.75128.05 0.71330.04 0.799

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袁飘逸, 张亚萍. 双判别器生成对抗网络图像的超分辨率重建方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(23): 231010. Piaoyi Yuan, Yaping Zhang. Image Super-Resolution Reconstruction Method Using Dual Discriminator Based on Generative Adversarial Networks[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(23): 231010.

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