损失自适应的高感知质量生成对抗超分辨率网络

摘要

为解决生成对抗网络训练过程中因损失简单加权导致的图像感知质量下降问题，提出损失自适应调整的生成对抗超分辨率网络(LA-GAN).首先，该方法设计通过计算角点分布的相关强度大小，区分规则纹理区域与不规则纹理区域.其次，基于不同区域，设计了区域自适应生成对抗学习框架.在该框架中，网络只在不规则纹理区域中进行对抗学习，提高感知质量.此外，基于下采样图像和图像块相似性的重组图像取代训练集中的高分辨率图像，实现平均绝对损失在不规则纹理区域弱约束网络，在规则纹理区域强约束网络，保证图像信号保真度.最后，通过实验证明经过优化的网络在信号保真度和感知质量方面皆有提升.

关键词

超分辨率 / 生成对抗网络 / 损失函数 / 区域自适应