增强壁画图像艺术性的超分辨率重建

摘要：

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

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金项目;山西省高等学校人文社会科学重点研究基地基金项目

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2291-2298