Nyligen har generativ motstående nätverksbaserad bildupplösning undersökts, och det har visat sig leda till överväldigande förbättringar i subjektiv kvalitet. Men det leder också till checkerboard artefakter och de obehagliga högfrekventa (HF) komponenter. I detta dokument föreslår vi en multi-discriminators-baserad bild super upplösning metod som skiljer dessa artefakter från olika perspektiv. Först föreslås DCT-perspektivet discriminator eftersom checkerboard artefakter lätt separeras på frekvensdomänen. För det andra föreslås diskriminator i lutningsperspektivet, eftersom de obehagliga HF-komponenterna kan diskrimineras på gradientens storleksfördelning. Dessa föreslagna multi-perspektiva discriminatorer kan enkelt identifiera artefakter, och de kan hjälpa generatorn reproducera artefakt-mindre SR-bilder. De experimentella resultaten visar att den föreslagna SR-GAN med multiperspektiva diskriminatorer uppnår objektiva och subjektiva kvalitetsförbättringar när det gäller PSNR, SSIM, PI och MOS, jämfört med den konventionella SR-GAN genom att reducera ovannämnda artefakter. INDEX TERMS Image super-upplösning, djup inlärning för superupplösning, SR GAN, multi-discriminatorer.
Författaren till REF, föreslå flera perspektiv discriminator för bild super upplösning.
Multi-Perspective Discriminators-Based Generative Adversarial Network for Image Super Resolution
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}