[发明专利]一种基于GAN的图像超分辨率方法在审
| 申请号： | 201910090083.0 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109785270A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 李鑫钊 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 吴瑞芳 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN的图像超分辨率方法，包括：构建图像超分辨率重建模型，图像超分辨率重建模型由生成器网络和对抗神经网络组成，生成器网络用于低分辨率图像的超分辨率重建，对抗神经网络用于判别图像是否产生自生成器网络，同时训练所述生成器网络和对抗神经网络，直到达到一个纳什均衡。首先仅使用像素级均方误差作为损失函数来训练生成器网络，大大避免网络模型训练初期3个损失函数一起训练时的反复大幅度来回跳动，防止生成器网络进入不希望得到的局部最优解现象。再用联合损失函数训练生成器网络和辨别器网络，并给损失函数乘以一个系数，以相对平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 生成器 图像超分辨率 损失函数 网络 神经网络 对抗 超分辨率重建 低分辨率图像 均方误差 网络模型 辨别器 像素级 最优解 重建 构建 跳动 均衡 图像 平衡 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于GAN的图像超分辨率方法，其特征在于，包括：步骤A：采用对抗神经网络构建图像超分辨率重建模型，所述图像超分辨率重建模型由生成器网络和对抗神经网络两部分组成，所述生成器网络用于低分辨率图像的超分辨率重建，所述对抗神经网络用于判别图像是否产生自生成器网络，同时训练所述生成器网络和对抗神经网络,直到达到一个纳什均衡。
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