基于对抗神经网络和语义分割技术的图像超分辨率系统的研发和应用

摘要

在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代校验内核(IKC)技术,提出了新颖的图像超分辨率生成模型。此模型可根据应用需求对图像中的目标物体进行识别,并使生成的超高清图像纹理更加真实。为此,我们以广电媒资大数据为基础制作了IFTV(Images From TV)数据集,用以对广电常见应用场景(如人脸或文字较多的场景)进行优化训练,使该模型能够在多个场景中达到令人满意的图像超分辨率效果,为今后广电领域超高清内容制作提供有力支持。