基于SRGAN的图像超分辨率方法研究

基于机器学习的图像超分辨率系统主要应用于摄像设备分辨率不足、图像精度受损等场景，通过机器学习算法模型的方法解决对高清图像的需求问题。使用基于SRGAN图像超分辨率上的模型,对传统SRGAN模型的有关网络和函数进行改进和优化：通过对优化器Adam进行改进、调整学习率以及使用图像降噪等技术，使得重建的图像细节更加清晰，整体表现出较好的性能。