基于生成对抗网络的轻量级图像盲超分辨率网络

作     者：李若琦 苍岩 LI Ruoqi;CANG Yan

作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《应用科技》 (Applied Science and Technology)

年 卷 期：2024年第51卷第2期

页      面：112-119页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61871142) 中央高校基本科研业务费项目(3072020CFT0803) 

主　　题：图像盲超分辨率 生成对抗网络 轻量级网络 图像退化 动态卷积 高分辨率 低分辨率 

摘      要：针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image super resulotion network,FMEN)进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image blind super resulotion network,FMEBN)。首先,通过图像退化模块模拟部分真实世界退化空间,使用退化预测模块预测低分辨率(low resolution,LR)图像的退化参数;然后,为能有效利用退化先验信息指导并约束网络进行重建,使用动态卷积对原网络特征提取、重建模块、高频注意力块(high frequency attention block,HFAB)结构进行改进;最后,使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)对FMEN训练策略与损失函数进行优化,减小真实数据与生成数据的差异,生成更加真实、清晰的纹理、轮廓。实验结果表明,在合成图像数据集和真实图像数据集RealWorld-38上,该算法有较好的重建精度与视觉效果,模型大小12 MB,可以满足图像盲超分辨率网络的轻量级需求。