基于密集残差和质量评估引导的频率分离生成对抗超分辨率重构网络

来源：电子与信息学报杂志2024年第12期北京时间：

作者：韩玉兰, 崔玉杰, 罗轶宏, 兰朝凤

单位：1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院 哈尔滨 1500802.哈尔滨理工大学模式识别与信息感知黑龙江省重点实验室 哈尔滨 150080

摘要：生成对抗网络因其为盲超分辨率重构提供了新的思路而备受关注。针对现有方法未充分考虑图像退化过程中的低频保留特性而对高低频成分采用相同的处理方式，缺乏对频率细节有效利用，难以获得较好重构效果的问题，该文提出一种基于密集残差和质量评估引导的频率分离生成对抗超分辨率重构网络。该网络采用频率分离思想，对图像的高频和低频信息分开处理，从而提高高频信息捕捉能力，简化低频特征处理。该文对生成器中的基础块进行设计，将空间特征变换层融入密集宽激活残差中，增强深层特征表征能力的同时对局部信息差异化处理。此外，利用视觉几何组网络(VGG)设计了专门针对超分辨率重构图像的无参考质量评估网络，为重构网络提供全新的质量评估损失，进一步提高重构图像的视觉效果。实验结果表明，同当前先进的同类方法比，该方法在多个数据集上具有更佳的重构效果。由此表明，采用频率分离思想的生成对抗网络进行超分辨率重构，可以有效利用图像频率成分，提高重构效果。

关键词：超分辨率, 生成对抗网络, 频率分离, 质量评估, 密集残差

基金资助：国家自然科学基金(11804068)，黑龙江省省属高等学校基本科研业务(2020-KYYWF-0342)