基于深度学习的图像超分辨率重建考虑定量和感知质量

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。