[发明专利]一种基于多个图片尺寸的生成对抗网络的超分辨率复原方法

说明书

本发明公开了一种基于多个图片尺寸的生成对抗网络的超分辨率复原方法，该超分辨率复原方法步骤如下：准备样本，将训练样本的图片进行适当裁剪，然后分别采取多种倍率的下采样得到多组低分辨率的图片，使用每组低分辨率的图片分别输入到多个网络，下采样前的图片作为目标图片，预训练生成网络，最后通过判别网络来做一个整体调整。本发明使用多个尺寸的图片对网络进行交替式训练，不仅能有效的解决训练样本不足的情况，还可以提高超分辨率复原的效果。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体涉及一种基于多个图片尺寸的生成对抗网络的超分辨率复原方法。

背景技术

随着计算技术的进步，互联网的快速发展，人类进入了一个全新的信息化时代。人们所能获得的信息量成爆炸式增长，怎么高效的存储这些信息成为亟须解决的问题。尤其在图像处理领域，图像的存储需求尤其巨大。高效压缩图像是一种解决方法，但是无损压缩的压缩率毕竟有限。通过有损压缩得到分辨率更小的图像，然后通过超分辨率复原的方法得到接近原图的质量，但大大减少了存储空间。

还有另外一种情况，在刑侦分析、视频监控领域，在图像获取的过程中，由于成像的距离，成像设备的分辨率等多种因素的限制，成像系统不能无失真地获取到原始场景中的信息，导致获取到的图像质量下降[卓力,王素玉,李晓光.图像/视频的超分辨率复原.人民邮电出版社,2011:102-105.]。因此，通过超分辨率复原的方法提高图片的质量，对刑侦分析有很大的帮助。

按照傅里叶光学的观点，光学成像系统相当于一个低通滤波器，由于受到光学衍射的影响，系统响应在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率之上的值均为零。成像系统所能达到的最高分辨率首先由成像光学器件本身确定的。传统的图像复原技术能够从一定程度上缓解成像过程中各种干扰因素的影响，改善图像的质量。但是，这些方法难以复原系统截止频率以外的信息[Zhang Xiao-Ling.Research on compression and superresolution of remote sensing imagery[Ph.D.dissertation],Beijing University ofTechnology,China,2006.]。为此，人们提出了超分辨率复原(Super resolutionrestoration,SR)的概念。超分辨率复原技术的基本思想是采用信号处理方法，重建成像系统截止频率之外的信息，即恢复成像过程中所丢失的高频信息，获取高于成像系统分辨率的图像[Baker S,Kanade T.Limits on super-resolution and how to break them.InProceedings of the 2000IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition.Hilton Head Island,SC,USA:IEEE,2000,2:372-379]。

超分辨率重建按照输入输出的不同类型组合，超分辨率问题可以分为多类。输入为低分辨率图像序列(视频)，输出为单帧高分辨率图像，称为基于重建的超分辨率复原(Reconstruction-based super-resolution)。输入为单帧低分辨率图像，输出为单帧高分辨率图像，称为单帧图像的超分辨率复原(Single image super resolution,SISR)[苏衡,周杰,张志浩.超分辨率图像重建方法综述[J].自动化学报,2013,39(8):1202-1213.]。