摘 要: | 针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image super resulotion network, FMEN)进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image blind super resulotion network, FMEBN)。首先,通过图像退化模块模拟部分真实世界退化空间,使用退化预测模块预测低分辨率(low resolution, LR)图像的退化参数;然后,为能有效利用退化先验信息指导并约束网络进行重建,使用动态卷积对原网络特征提取、重建模块、高频注意力块(high frequency attention block, HFAB)结构进行改进;最后,使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)对FMEN训练策略与损失函数进行优化,减小真实数据与生成数据的差异,生成更加真实、清晰的纹理、轮廓。实验结果表明,在合成图像数据集和真实图像数据集R...
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