基于模糊核校正的未知退化方式图像超分辨率

摘要：

真实世界图像包含未知模糊和噪声信息,现有以双三次下采样为退化方式的数据集无法训练出适用于真实世界图像的超分辨率网络.为此设计预测器初步估计模糊核并设计校正器得到准确的图像模糊核信息.高分辨率图像通过模糊化处理并注入噪声构建低分辨率真实世界图像.设计新型超分辨率网络结构,每个卷积层后根据模糊核对特征图进行空间特征变换,提高网络处理不同模糊图像的能力.将非线性映射部分以残差密集块结构相连,并整合入生成对抗网络框架增强纹理细节恢复能力.在Flickr2K和DIV2K两个数据集上的测试结果表明新方法的峰值信噪比、结构相似度和感知指数高于EDSR和ESRGAN等经典方法.

关键词：真实世界图像、模糊核、残差密集块、空间特征变换、感知指数

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研基金;辽宁省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：232-242