[發(fā)明專利]一種基于多個(gè)圖片尺寸的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率復(fù)原方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810002510.0
• 申請(qǐng)日: 2018-01-02
• 公開（公告）號(hào): CN108182669A
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 文貴華;陳洪健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

本發(fā)明公開了一種基于多個(gè)圖片尺寸的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率復(fù)原方法，該超分辨率復(fù)原方法步驟如下：準(zhǔn)備樣本，將訓(xùn)練樣本的圖片進(jìn)行適當(dāng)裁剪，然后分別采取多種倍率的下采樣得到多組低分辨率的圖片，使用每組低分辨率的圖片分別輸入到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，下采樣前的圖片作為目標(biāo)圖片，預(yù)訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)，最后通過(guò)判別網(wǎng)絡(luò)來(lái)做一個(gè)整體調(diào)整。本發(fā)明使用多個(gè)尺寸的圖片對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交替式訓(xùn)練，不僅能有效的解決訓(xùn)練樣本不足的情況，還可以提高超分辨率復(fù)原的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多個(gè)圖片尺寸的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率復(fù)原方法。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人類進(jìn)入了一個(gè)全新的信息化時(shí)代。人們所能獲得的信息量成爆炸式增長(zhǎng)，怎么高效的存儲(chǔ)這些信息成為亟須解決的問(wèn)題。尤其在圖像處理領(lǐng)域，圖像的存儲(chǔ)需求尤其巨大。高效壓縮圖像是一種解決方法，但是無(wú)損壓縮的壓縮率畢竟有限。通過(guò)有損壓縮得到分辨率更小的圖像，然后通過(guò)超分辨率復(fù)原的方法得到接近原圖的質(zhì)量，但大大減少了存儲(chǔ)空間。

還有另外一種情況，在刑偵分析、視頻監(jiān)控領(lǐng)域，在圖像獲取的過(guò)程中，由于成像的距離，成像設(shè)備的分辨率等多種因素的限制，成像系統(tǒng)不能無(wú)失真地獲取到原始場(chǎng)景中的信息，導(dǎo)致獲取到的圖像質(zhì)量下降[卓力,王素玉,李曉光.圖像/視頻的超分辨率復(fù)原.人民郵電出版社,2011:102-105.]。因此，通過(guò)超分辨率復(fù)原的方法提高圖片的質(zhì)量，對(duì)刑偵分析有很大的幫助。

按照傅里葉光學(xué)的觀點(diǎn)，光學(xué)成像系統(tǒng)相當(dāng)于一個(gè)低通濾波器，由于受到光學(xué)衍射的影響，系統(tǒng)響應(yīng)在由衍射極限分辨率所決定的某個(gè)截止頻率之上的值均為零。成像系統(tǒng)所能達(dá)到的最高分辨率首先由成像光學(xué)器件本身確定的。傳統(tǒng)的圖像復(fù)原技術(shù)能夠從一定程度上緩解成像過(guò)程中各種干擾因素的影響，改善圖像的質(zhì)量。但是，這些方法難以復(fù)原系統(tǒng)截止頻率以外的信息[Zhang Xiao-Ling.Research on compression and superresolution of remote sensing imagery[Ph.D.dissertation],Beijing University ofTechnology,China,2006.]。為此，人們提出了超分辨率復(fù)原(Super resolutionrestoration,SR)的概念。超分辨率復(fù)原技術(shù)的基本思想是采用信號(hào)處理方法，重建成像系統(tǒng)截止頻率之外的信息，即恢復(fù)成像過(guò)程中所丟失的高頻信息，獲取高于成像系統(tǒng)分辨率的圖像[Baker S,Kanade T.Limits on super-resolution and how to break them.InProceedings of the 2000IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition.Hilton Head Island,SC,USA:IEEE,2000,2:372-379]。

超分辨率重建按照輸入輸出的不同類型組合，超分辨率問(wèn)題可以分為多類。輸入為低分辨率圖像序列(視頻)，輸出為單幀高分辨率圖像，稱為基于重建的超分辨率復(fù)原(Reconstruction-based super-resolution)。輸入為單幀低分辨率圖像，輸出為單幀高分辨率圖像，稱為單幀圖像的超分辨率復(fù)原(Single image super resolution,SISR)[蘇衡,周杰,張志浩.超分辨率圖像重建方法綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2013,39(8):1202-1213.]。