Resumen

El filtrado de imágenes y la reconstrucción de súper resolución de imágenes son dos técnicas importantes para el procesamiento de imágenes. En los últimos años, el aprendizaje profundo se ha utilizado para resolver el problema del filtrado de imágenes y la reconstrucción de súper resolución, y generalmente tiene mejores resultados que los métodos tradicionales. Sin embargo, el filtrado de imágenes y la reconstrucción de súper resolución se estudian por separado en los trabajos más avanzados. Para mejorar óptimamente la resolución de la imagen, es necesario investigar cómo integrar estas dos técnicas. En este artículo, basado en la Red Generativa Adversaria (GAN), proponemos un nuevo método de filtrado de imágenes y reconstrucción de súper resolución, es decir, el GAN de fusión multiescala (MFGAN), para restaurar las imágenes interferidas por ruidos. Nuestras contribuciones se reflejan en los siguientes tres aspectos: (1) la combinación de filtrado de imágenes y reconstrucción de súper resolución simplifica el proceso de aumento y disminución de imágenes durante el aprendizaje del modelo, evitando operaciones repetidas de imágenes de entrada y salida, y mejora la eficiencia del procesamiento de imágenes. (2) Motivado por la estructura Inception e introduciendo una estrategia de fusión multiescala, nuestro método es capaz de utilizar múltiples núcleos de convolución con diferentes tamaños para expandir el campo receptivo en paralelo. (3) Los experimentos de ablación verifican la efectividad de cada medida de pérdida empleada en nuestra función de pérdida diseñada. Y nuestros estudios experimentales demuestran que el modelo propuesto puede expandir efectivamente el campo receptivo y, por lo tanto, reconstruir imágenes con alta resolución y precisión, y que el método MFGAN propuesto funciona mejor que algunos métodos avanzados.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Eliminación de ruido de imágenes; Reconstrucción de imágenes con superresolución; Aprendizaje profundo; Red generativa adversarial; GAN de fusión multiescala; Procesamiento de imágenes
• Keywords:Image denoising; Image super-resolution reconstruction; Deep learning; Generative Adversarial Network; Multiscale-fusion GAN; Image processing