基于ResNeXt和WGAN网络的单图像超分辨率重建

Single image super resolution based on ResNeXt and WGAN
曾庆亮
南方哲
尚迪雅
孙华
新疆大学 软件学院, 乌鲁木齐 830046

摘要

为解决现有基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建模型SRGAN网络训练不稳定、学习速率慢等问题,提出了一种基于ResNeXt和WGAN的单图像超分辨率重建模型Res_SRGAN。该模型参考ResNeXt网络结构构造生成器,降低了生成器的复杂度,仅为SRGAN的1/8;通过WGAN来构造判别器解决了SRGAN模型不稳定的问题;实验结果表明,在四个公开数据集上所提模型相较于现有单图像超分辨率重建模型在主客观评价中均取得了更加优越的性能。

基金项目

新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2015211C263)
新疆维吾尔自治区研究生创新项目(XJ2019G069,XJ2019G072)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0579
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3815-3819
文章编号: 1001-3695(2020)12-062-3815-05

发布历史

[2020-12-05] 印刷出版

引用本文

曾庆亮, 南方哲, 尚迪雅, 等. 基于ResNeXt和WGAN网络的单图像超分辨率重建 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3815-3819. (Zeng Qingliang, Nan Fangzhe, Shang Diya, et al. Single image super resolution based on ResNeXt and WGAN [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3815-3819. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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