【泡泡一分钟】模糊图像及文本图像的超分辨率学习（ICCV2017-24）

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标题：Learning to Super-Resolve Blurry Face and Text Images

作者：XiangYu Xu,Deqing Sun, Jinshan Pan, Yujin Zhang

来源：ICCV 2017 ( IEEE International Conference on Compute Vision )

播音员：糯米

编译：刘梦雅 周平

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摘要

       本文展示了一种从模糊低分辨率图片直接恢复清晰高分辨率图像的方法。这是一个高不适定问题，且现有方法如超分辨率法（需要清晰的图像输入）以及去模糊法（需要高分辨率的图像输入）基于的基本假设都很难再适用。本文主要研究面部图片及文本图片，并采用生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）利用类别明确的先验信息来解决这一问题。但是，仅利用基本的GAN方法并不能生成有效的高分辨率图像，本文提出了一种新的训练损失函数来帮助恢复细节信息。同时，本文也展示了多类别的GAN方法，能处理多类别图像的恢复问题，如对脸部及文本图片的恢复，使用GAN即可实现。

       大量的实验数据表明本文的方法与其他经典方法相比具有更好的效果，能用更低的计算消耗实现合成图像或实际照片的恢复。实验结果可看下图实例。

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