基于SRGAN改進(jìn)的人臉圖像超分辨率重構(gòu)算法研究

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摘 要：本文研究基于SRGAN改進(jìn)的人臉超分辨率重構(gòu)算法，在生成器網(wǎng)絡(luò)的殘差單元中加入了自注意力卷積模塊，以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中高頻特征提取能力，在判別器網(wǎng)絡(luò)中引入PatchGAN思想，強(qiáng)化判別器網(wǎng)絡(luò)對高頻特征細(xì)節(jié)的判別能力，關(guān)注更多的局部紋理細(xì)節(jié)，提高重構(gòu)人臉圖像質(zhì)量。同時(shí)將WN層替換原有GAN中的BN層，在保證網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的前提下提高網(wǎng)絡(luò)模型的穩(wěn)定性并恢復(fù)出更高質(zhì)量的人臉圖像。（剩余3893字）