双鉴别器盲超分重建方法研究

来源：电子与信息学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：卢迪, 于国梁

单位：哈尔滨理工大学 哈尔滨 150080

摘要：图像超分变率重建方法在公共安全检测、卫星成像、医学和照片恢复等方面有着十分重要的用途。该文对基于生成对抗网络的超分辨率重建方法进行研究，提出一种基于纯合成数据训练的真实世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+双鉴别器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN, DU3-Real-ESRGAN)。首先，在鉴别器中引入UNet3+结构，从全尺度捕捉细粒度的细节和粗粒度的语义。其次，采用双鉴别器结构，一个鉴别器学习图像纹理细节，另一个鉴别器关注图像边缘，实现图像信息互补。在Set5, Set14, BSD100和Urban100数据集上，与多种基于生成对抗网络的超分重建方法相比，除Set5数据集外，DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和无参图像考评价指标(NIQE)都优于其他方法，产生了更直观逼真的高分辨率图像。

关键词：超分辨率重建, 纯合成数据训练的真实世界盲超分算法, UNet3+, 双鉴别器