【摘 要】
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针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像。采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化。与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,忻州师范学院计算机系
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201701D121059),山西省高等学校人文社会科学重点研究基地基金项目(20190130)。
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针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像。采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化。与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2dB-3.3dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它
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