[發明專利]一種基于生成網絡的圖像超分辨率重構的方法

有效

• 申請號: 201811453760.2
• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109584162B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: 潘成華;李參宏;干書祥
• 申請（專利權）人: 江蘇網進科技股份有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40
• 代理公司: 蘇州佳博知識產權代理事務所(普通合伙) 32342
• 代理人: 唐毅

1.一種基于生成網絡的圖像超分辨率重構的方法，其特征在于，包括：

S1步驟，收集真實圖像的數據集進行擴充獲得若干圖像數據集；

S2步驟，構建GAN生成式網絡，其輸入模糊的真實圖像，輸出為清晰的虛擬圖像；

S3步驟，利用圖像在像素空間上的歐氏距離作為像素空間誤差，利用虛擬圖像與真實圖像的像素對比，確認虛擬圖像與真實圖像之間的歐氏距離L₁，采用誤差反向傳播算法訓練GAN生成式網絡，直至歐氏距離值L₁達到最小；歐氏距離L₁為通GAN生成式網絡生成虛擬圖像G_θ(Y?_i)與真實圖像X_i之間的歐氏距離平方之和，表達式為：

其中，Y_i為第i張虛擬圖像像素，X_i為對應的真實圖像像素，n為訓練樣本的總數，θ為GAN生成式網絡中的參數；

S4步驟，把S3步驟獲得虛擬圖像和真實圖像分別輸入到VGG16比較器網絡中，分別獲取虛擬圖像和真實圖像在VGG16比較器網絡中在第2個最大池化層之前的第2張特征圖，確認虛擬圖像和真實圖像的第2張特征圖之間的歐氏距離L₂，采用誤差反向傳播算法訓練GAN生成式網絡，直至歐氏距離L₂值達到最小；由GAN生成式網絡生成的圖像G_θ(Y?_i)和對應的真實圖像X_i輸入到VGG16比較器網絡中，獲取中間層輸出的特征圖，獲得兩者之間的歐氏距離L₂，表達式為：

其中，φ為圖像所對應的特征圖；

S5步驟，構建判別式網絡，利用Sigmoid函數判斷輸入判別式網絡的圖像是來自虛擬圖像或者來自于收集的真實圖像，確認真實圖像與虛擬圖像之間的歐氏距離L₃；

S6步驟，確認GAN生成式網絡與判別式網絡之間的對抗誤差，通過反向傳播算法訓練GAN生成式網絡與判別式網絡，當GAN生成式網絡對抗誤差達到最小，輸出生成圖像。

2.根據權利要求1所述的基于生成網絡的圖像超分辨率重構的方法，其特征在于：S1步驟中，針對若干真實圖像依次旋轉90度、180度、270度，將數據集擴展為原來的n倍，隨機選出多數真實圖像用作訓練樣本，將剩余少數真實圖像用作測試樣本。