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基于深度学习的图像超分辨率重建考虑定量和感知质量

Jun-Ho Choi; Jun-Hyuk Kim; Manri Cheon; Jong-Seok Lee

摘要

近日的研究表明,在超分辨率技术中,超分辨图像的定量质量和感知质量之间存在一种权衡关系,前者指的是与真实图像的相似度,后者则指图像的自然度。本文提出了一种新颖的超分辨率方法,该方法能够在保持传统定量性能的同时提高放大图像的感知质量。所提出的方案采用了深度网络进行多阶段放大,并结合了一个判别网络和两个定量评分预测网络。实验结果表明,该方法在定量质量和感知质量之间取得了良好的平衡,相较于现有方法表现出更为令人满意的结果。


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