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增强壁画图像艺术性的超分辨率重建
1
作者
曹建芳
张自邦
赵爱迪
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第8期2291-2298,共8页
针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,...
针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像。采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化。与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2 dB-3.3 dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它算法,验证了该算法在壁画图像的超分辨率重建上具有有效性和卓越型。
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关键词
超分辨率重建
生成对抗网络
迁移学习
批标准化
壁画图像优化
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题名
增强壁画图像艺术性的超分辨率重建
1
作者
曹建芳
张自邦
赵爱迪
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
忻州师范学院计算机系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第8期2291-2298,共8页
基金
山西省自然科学基金项目(201701D121059)
山西省高等学校人文社会科学重点研究基地基金项目(20190130)。
文摘
针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像。采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化。与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2 dB-3.3 dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它算法,验证了该算法在壁画图像的超分辨率重建上具有有效性和卓越型。
关键词
超分辨率重建
生成对抗网络
迁移学习
批标准化
壁画图像优化
Keywords
super-resolution reconstruction
generative adversarial networks
transfer learning
batch normalization
optimize mural images
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
增强壁画图像艺术性的超分辨率重建
曹建芳
张自邦
赵爱迪
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
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