基于深度增强学习和语义损失的图像质量增强方法

摘要

本发明涉及一种基于深度增强学习和语义损失的图像质量增强方法，步骤S1：构造两种数据集，分别为单一程度单一失真类型数据集和不同程度混合失真类型的数据集；步骤S2：设计一种卷积神经网络模型和一个深度增强学习网络，并为深度增强学习网络设计一种包含综合失真损失和语义损失的损失函数；训练深度增强学习网络，得到训练好的图像质量增强模型；步骤S3：将待测的失真图像划分为图像块，利用训练好的图像质量增强模型恢复待测失真图像的质量，得到最终的图像质量增强结果。本发明利用预训练好的应对单一失真类型的工具集合，通过找出使恢复结果最佳的工具及其使用顺序，最终显著增强混合失真类型图像的质量。