[發明專利]一種基于生成對抗網絡的紅外圖像超分辨率重建方法

在審

• 申請號: 202010360557.1
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111583113A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 賈海濤;周蘭蘭;賈宇明;許文波;羅欣;王磊;趙行偉;范世煒
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 鄧黎

1.一種基于生成對抗網絡的紅外圖像超分辨率重建方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

S1、選擇一個訓練集，將低分辨率圖像輸入生成網絡，輸出生成的高分辨率圖像；

S2、將生成的高分辨率圖像與原始高分辨率圖像一起輸入到判別網絡中，判別網絡輸出判別結果，若將圖像全都判別為原始高分辨率圖像，則訓練結束，得到訓練好的生成網絡；若有圖像被判別為生成的高分辨率圖像，則進行步驟S3；

S3、更新生成網絡的參數，使損失函數最小化，返回步驟S1，使用更新后的生成網絡替換S1中的生成網絡；

所述損失函數計算表達式如下：

l_G(θ_G)＝l_MSE(θ_G)+αl_P(θ_G)+βl_A(θ_G)

其中，α、β為權重系數，l_MSE(θ_G)為逐像素的均方誤差損失，其中θ_G表示生成網絡的參數集，N為訓練樣本的數量，i＝1,2,3,...N，表示生成網絡生成的高分辨率圖像，其中為輸入生成網絡的低分辨率圖像，為對應的原始高分辨率圖像，LR表示低分辨率圖像，HR表示高分辨率圖像，l_P(θ_G)為感知損失，表示原始高分辨率圖像經過VGG網絡第j個卷積層的激活值，表示生成網絡生成的高分辨率圖像經過VGG網絡第j個卷積層的激活值，l_A(θ_G)為對抗損失，表示判別網絡輸出的概率值，該概率值表示輸入的高分辨率圖像是原始高分辨率圖像的概率。

2.如權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡的紅外圖像超分辨率重建方法，其特征在于，所述步驟S1包括以下步驟：

S1.1、將低分辨率圖像輸入到一個卷積層中，輸出線性特征圖；

S1.2、將線性特征圖輸入修正線性單元即激活層，得到非線性的特征圖；

S1.3、將非線性特征圖經過6個具有相同結構的殘差網絡模塊，得到高頻細節特征圖；

S1.4、將得到的高頻細節特征圖依次輸入兩個反卷積層，提高輸出圖像的分辨率，得到放大的特征圖；每個反卷積層將圖像放大2倍，使用兩個反卷積層將圖像放大4倍；

S1.5、將放大的特征圖輸入到最后一個卷積層，將通道數降到RGB通道，輸出RGB圖像；

S1.6、將RGB圖像與低分辨率圖像通過雙三次插值算法重建后的高分辨率圖像逐像素相加，輸出生成的高分辨率圖像。