基于像素级失真与感知权衡的单图像超分辨率方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于像素级失真与感知权衡的单图像超分辨率方法、装置和存储介质。本发明专利技术所述的单图像超分辨率方法包括：根据低分辨率(LR)图像生成预测每像素权衡权值图(PPBWM)；根据预测PPBWM生成超分辨率(SR)图像。本发明专利技术所述的单图像超分辨率方法，通过生成预测PPBWM，对LR图像中的每个像素进行了区分，精确识别每个像素的纹理复杂度，并由此为每个像素分配合适的损失函数组合偏向。对于纹理复杂度较低的像素设定为偏向失真的损失函数，对于纹理复杂度较高的像素设定为偏向感知的损失函数。本发明专利技术所述的单图像超分辨率方法能够在像素级实现损失函数的权衡分配，获得更好的超分辨率图像生成效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理领域，特别是涉及单图像超分辨率方法。

技术介绍

1、单图像超分辨率(sisr)的目标是将单张低分辨率(lr)图像恢复为具有清晰细节的超分辨率(sr)图像。sisr作为计算机视觉的主要下游任务之一，能为许多上游任务，如医疗影像、监控和遥感图像分析等提供预处理或图像分析等服务。在深度学习引入sr任务后，各种与已有技术结合或新提出的网络架构层出不穷。其中，根据损失函数和训练策略的不同，可以分为三类：面向失真、面向感知，以及面向失真与感知权衡，三者各有其侧重点。

2、面向失真的模型通常采用l1 loss和mse loss损失函数，能够获得更高保真度的图像，但是因为使用面向失真的像素级损失会导致生成图像的视觉感知质量差，特别是在大缩放因子的情况(例如四倍上采样及以上)下尤为突出。

3、面向感知模型通常将gan网络与感知损失结合使用，以提高模型输出的视觉感知质量。但是，面向感知在获得较好的视觉感知质量的同时，却陷入到另一个问题之中：在得到更好的视觉感知质量的同时，模型输出常常伴随着不自然的细节或伪影。

4本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于像素级失真与感知权衡的单图像超分辨率方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤S110包括以下子步骤：

3.根据权利要求2所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤S120包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：通过以下步骤对参数进行优化：

5.根据权利要求4所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤S210包括以下子步骤：

6.根据权利要求4所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤S240的损失计算包括三部分，分...

【技术特征摘要】

1.一种基于像素级失真与感知权衡的单图像超分辨率方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤s110包括以下子步骤：

3.根据权利要求2所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤s120包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：通过以下步骤对参数进行优化：

5.根据权利要求4所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤s210包括以下子步骤：

6.根据权利要求4所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤s240的损失计算包括三部分，分别是像素损失、对抗性损失和感知损失，所述像素损失满足以下关系式：

7.根据权利要求6所述的单图像超分辨率方法，其特征在于：所述步骤s250为根据进行点乘计算，式中λrec、λadv、λper为固定权重参数。

8.一种基于像素级失真与感知权衡的单图像超分辨率装置，其特征在于：包...

【专利技术属性】
技术研发人员：余松森，韦杨辉，苏海，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：