基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建

针对医学图像分辨率低导致视觉效果差的问题,提出一种基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建方法.使用生成对抗网络架构,由生成器重建高分辨率图像,再将生成器生成的高分辨率图像送入判别器判断真伪.通过实验验证了该方法的有效性,在视觉效果和数值结果上都有所提高.     

基于注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建方法

针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法,其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理,并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题,提出一种基于注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法.该方法中生成器部分是通过注意力递归网络构成,其网络中还引入了密集残差块结构.首先,生成器利用自编码结构提取图像局部特征层信息,并提升分辨率;然后,通过判别器进行图像修正,最终将图像重建为高分辨率图像.实验结果表明,在多种面向峰值信噪比超分辨率评价方法的网络中,所设计的网络表现出了稳定的训练性能,改善了图像的视觉质量,同时具有较强的鲁棒性.     

基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对目前的图像超分辨率重建算法中存在的大尺度因子的重建效果较差、不同尺度的图像重建均需要单独训练等问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率重建算法.算法中的生成器使用金字塔结构实现多尺度的图像重建,从而以渐进上采样的方式降低了大尺度因子的学习难度,并在层与层之间使用密集连接加强特征传播,从而...     

基于生成对抗网络的机载遥感图像超分辨率重建

为解决机载遥感图像质量易受环境影响的问题,对其进行超分辨率重建,对现有深度学习机载遥感图像超分辨率重建方法存在的特征提取能力差、重建图像边缘平滑、模型训练困难的问题进行改进,增强图像重建效果。将生成对抗网络作为模型的整体框架,使用密集剩余残差块增强模型特征提取能力,增加跳跃连接,有效提取机载遥感图像的浅层和深层特征,引入沃瑟斯坦式生成对抗网络优化模型训练。该方法能够有效对机载遥感图像进行4倍重建,在峰值信噪比评价上较对比方法约有2 dB增益,重建出的机载遥感图像在视觉上更清晰、细节更丰富、边缘更锐利。实验结果表明,该方法有效提升了模型特征提取能力,优化了训练过程,重建的机载遥感图像效果较好。     

基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对如何恢复重建后超分辨率图像的纹理细节问题,提出基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建模型(SRAGAN).在SRAGAN中,基于自注意力机制和残差模块相结合的生成器用于将低分辨率图像变换为超分辨率图像,基于深度卷积网络构成的判别器试图区分重建后的超分辨率图像和真实超分辨率图像间的差异.在损失函数构造方面,一方面...     

基于反馈生成对抗网络的单图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈流的同时,自适应地选择有用的特征信息;利用相对平均最小二乘GAN(Ra LSGAN)损失引导模型获得更真实的图像。实验结果表明,与现有基于GAN的超分辨方法相比,该方法重建出的图像纹理更加逼真自然。     

基于生成式对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对传统图像超分辨率重建算法存在网络训练困难与生成图像存在伪影的问题,提出一种利用生成式对抗网络的超分辨率重建算法.去除生成式对抗网络的批量归一化层降低计算复杂度,将其中的残差块替换为密集残差块构成生成网络,使用VGG19网络作为判别网络的基础框架,以全局平均池化代替全连接层防止过拟合,引入纹理损失函数、感知损失函数、...     

白细胞图像超分辨率重建研究

近年来,计算机视觉已成为各类学科领域研究的重点,逐渐被应用于各类科研场景.医务工作者在临床上做血常规检验时,经常会采用血细胞图像分析系统对镜下白细胞图像进行自动计数与分类.其中,白细胞图像质量影响着血细胞分析系统计数分类的效果.针对镜下白细胞图像细节模糊的问题,文中尝试引入超分辨率方法对图片进行优化,以达到使白细胞图像...     

基于对抗网络遥感图像超分辨率重建研究

图像分辨率是衡量遥感图像质量的重要指标,受限于成像设备和传输条件,传统遥感图像的清晰度难以保证,针对上述问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建的改进模型。为了加快模型的收敛速度,在生成器网络中使用内容损失和对抗损失相结合作为目标函数。另外为了提高了网络训练的稳定性,在判别器网络中引入梯度惩罚函数对判别器梯度进行限制。实验结果表明,改进后的模型相较于SRCNN、FSRCNN和SRGAN模型,主观视觉效果和客观评价指标均有显著提升。     

基于对抗网络人脸超分辨率重建算法研究

由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建.而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量.针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的...     

单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建

尽管卷积神经网络在实现单帧图像超分辨率的准确性和速度方面取得一定突破,但仍然存在重建结果细节不明显,过于光滑等中心问题。针对这一中心问题,提出一种基于单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建算法,定义的生成器和判别器分别采用深度残差网络和深度卷积网络,将自注意力增强卷积应用到生成器网络中,为了增强生成图像的质量和训练过程的稳定,对生成器和判别器的学习能力进行平衡,使用相对判别器计算来自对抗神经网络的损失值。主流超分辨重建算法在Set5、Set4、BSD100经典数据集上进行对比,实验结果表明,提出的算法在边缘锐化、真实性和获得更好的高频细节恢复方面能够达到更好的连续视觉效果,同时能够增强生成图像的多样性。     

生成式对抗网络在超分辨率图像重建中的应用

针对现有卷积神经网络图像超分辨率算法容易出现过拟合、损失函数的收敛性不足等问题,结合超分辨率算法和生成式对抗网络(GAN)理论,设计一种基于生成式对抗网络的超分辨率算法PESRGAN用于恢复四倍下采样的图像。首先使用残差密集块(RDB)作为基本结构单元,有效避免了过拟合问题;其次使用双层特征损失并使用渗透指数(PI)作为损失的权值,更好地去学习低分辨率到高分辨率图像之间的映射关系;同时使用VGG19作为判别网络高分辨率图像进行分类;最后使用经典数据集,将PESRGAN算法与双三次插值(Bicubic)、SRGAN、ESRGAN算法在客观参数和主观视觉效果进行对比。实验结果表明:在经典数据集上,PESRGAN的平均峰值信噪比(PSNR)达到25.4 dB、平均结构相似性(SSIM)达到0.73,平均渗透指数(PI)达到1.15,在客观参数和主观评价上均优于其他算法,证明了PESRGAN有良好的超分辨率重建的效果。     

基于生成对抗网络的图像动漫化

动漫风格的图像具有高度的简化和抽象等特征,为了解决将现实世界图像转化成动漫风格图像这一问题,提出一种基于生成对抗网络的图像动漫化方法。本文的生成网络是类U-Net的全卷积结构,对输入图像先下采样,并加上浅层的特征用双线性插值的方法进行上采样,判别网络则采用Patch GAN加谱归一化的结构,分别计算语义内容损失和风格损失以提高网络的稳定性。本文采用surface表征损失、structure表征损失和texture表征损失代替风格损失,使得生成动漫图像的效果更可控。写实图像选用train2014,人脸图像采用CelebA-HQ数据集。使用本文模型在这些数据集上进行实验,实验结果表明,本文模型能够有效地完成图像动漫化的过程,并生成较高质量的动漫化图像。     

一种基于生成式对抗网络的图像描述方法

近年来,深度学习在图像描述领域得到越来越多的关注.现有的深度模型方法一般通过卷积神经网络进行特征提取,递归神经网络对特征拼接生成语句.然而,当图像较为复杂时,特征提取不准确且语句生成模型模式固定,部分语句不具备连贯性.基于此,提出一种结合多频道特征提取模型与生成式对抗网络框架的图像描述方法——CACNN-GAN.此方法在卷积层加入频道注意力机制在各频道提取特征,与COCO图像集进行近似特征比对,选择排序靠前的图像特征作为生成式对抗网络的输入,通过生成器与鉴别器之间的博弈过程,训练句法多样、语句通顺、词汇丰富的语句生成器模型.在实际数据集上的实验结果表明,CACNN-GAN能够有效地对图像进行语义描述,相比其他主流算法,显示出了更高的准确率.     

多尺度生成式对抗网络图像修复算法

图像修复作为深度学习领域的一个研究热点,在人们现实生活中有着重要的意义。现有图像修复算法存在各种问题,导致视觉上无法达到人们的要求。针对现有图像修复算法精确度低、视觉一致性差以及训练不稳定等缺陷,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)模型的图像修复算法。该算法主要对判别器的网络结构进行改进,在全局判别器和局部判别器的基础上引入多尺度判别器。多尺度判别器在不同分辨率的图像上进行训练,不同尺度的判别器具有不同的感受野,能够引导生成器生成更全局的图像视图以及更精细的细节。针对GAN训练中经常出现的梯度消失或梯度爆炸问题,使用WGAN(Wasserstein GAN)的思想,采用EM距离模拟样本数据分布。在CelebA、ImageNet以及Place2图像数据集上对该算法的网络模型进行了训练和测试,结果显示与先前的算法模型相比,该算法提高了图像修复的精确度,能够生成更为逼真的修复图片,并且适用于多种类型图片的修复。     

基于生成对抗网络的多视图学习与重构算法

同一事物通常需要从不同角度进行表达.然而,现实应用经常引出复杂的场景,导致完整视图数据很难获得.因此研究如何构建事物的完整视图具有重要意义.本文提出一种基于生成对抗网络（Generative adversarial networks,GAN）的多视图学习与重构算法,利用已知单一视图,通过生成式方法构建其他视图.为构建多视图通用的表征,提出新型表征学习算法,使得同一实例的任意视图都能映射至相同的表征向量,并保证其包含实例的重构信息.为构建给定事物的多种视图,提出基于生成对抗网络的重构算法,在生成模型中加入表征信息,保证了生成视图数据与源视图相匹配.所提出的算法的优势在于避免了不同视图间的直接映射,解决了训练数据视图不完整问题,以及构造视图与已知视图正确对应问题.在手写体数字数据集MNIST,街景数字数据集SVHN和人脸数据集CelebA上的模拟实验结果表明,所提出的算法具有很好的重构性能.     

改进生成对抗网络在图片数据生成中的应用

图片数据生成旨在根据现有的图片数据,产生与原始图片数据分布相似的图片数据。当前主流的生成对抗网络模型（generative adversarial networks,GAN）产生的图片数据质量较差,模型的训练总是遇到调试困难、训练不稳定、梯度消失、模式崩溃等一系列问题。根据稀疏表达结构和残差结构组合而成的生成器,残差结构组成的辨别器,提出了一种能够生成高质量图片的GAN模型。根据分支网络模型构成的生成器,设计了多种类图片数据生成模型,可以使用一个模型同时训练生成多种类型的图片数据。为了更好地对数据进行训练,设计了一种动态匀速下降学习率,能够根据运行时间对学习率的衰减进行指导。在各个数据集上的实验结果表明,改进模型结构在图像数据生成上比其他算法更加稳定、鲁棒,能够生成更高质量的图片数据。