GAN-Based Image Super-Resolution with a Novel Quality Loss
المؤلفون المشاركون
Zhang, Lijun
Zhang, Lin
Shen, Ying
Zhao, Shengjie
Zhu, Xining
Liu, Xiao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Single image super-resolution (SISR) has been a very attractive research topic in recent years.
Breakthroughs in SISR have been achieved due to deep learning and generative adversarial networks (GANs).
However, the generated image still suffers from undesired artifacts.
In this paper, we propose a new method named GMGAN for SISR tasks.
In this method, to generate images more in line with human vision system (HVS), we design a quality loss by integrating an image quality assessment (IQA) metric named gradient magnitude similarity deviation (GMSD).
To our knowledge, it is the first time to truly integrate an IQA metric into SISR.
Moreover, to overcome the instability of the original GAN, we use a variant of GANs named improved training of Wasserstein GANs (WGAN-GP).
Besides GMGAN, we highlight the importance of training datasets.
Experiments show that GMGAN with quality loss and WGAN-GP can generate visually appealing results and set a new state of the art.
In addition, large quantity of high-quality training images with rich textures can benefit the results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Xining& Zhang, Lin& Zhang, Lijun& Liu, Xiao& Shen, Ying& Zhao, Shengjie. 2020. GAN-Based Image Super-Resolution with a Novel Quality Loss. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195761
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Xining…[et al.]. GAN-Based Image Super-Resolution with a Novel Quality Loss. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195761
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Xining& Zhang, Lin& Zhang, Lijun& Liu, Xiao& Shen, Ying& Zhao, Shengjie. GAN-Based Image Super-Resolution with a Novel Quality Loss. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195761
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195761
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر