基于生成对抗网络的多用途图像增强鲁棒算法

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针对现有图像增强技术不能同时进行超分辨率和伪影去除的问题,提出一种基于生成对抗网络的图像增强鲁棒算法,能够在一个网络中以端到端的方式同时进行伪影消除和超分辨率。算法包括生成器网络和判别器网络两部分。生成器网络以U-net形式引入跳跃链接进行共享信息,并在最后一层之前设计一个像素解析模块,提高输出图像分辨率;判别器采用自动编码方式有助于将大量有关生成图像质量的语义信息传递回生成器;提出一种基于网络特征损失、边缘损失和判别器重构损失三者加权的感知损失函数,有效保留在图像增强过程中经常丢失的锐度。实验结果
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