AIGC算法:GAN图像超分原理与实现

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分辨率：数字图像中图像像素的测量概念，表示为图像的水平像素与垂直像素的乘积，分辨率越高，图像包含的细节信息越丰富。

图像超分算法：提高图像分辨率的软件与算法，因物理实现成本高、难度大，受到广泛关注。

图像超分目的：采用数字图像处理技术将低分辨率图像升至高分辨率。

应用：智能显示、医学成像、遥感成像、城市视频监控、图像压缩传输等领域。

SRGAN原理：深度学习方法，通过神经网络学习低清图像与高清图像之间的映射。SRGAN将深度网络与对抗网络结合，生成高分辨率图像，具有丰富的细节信息。

SRGAN的生成器损失函数：最大化判别器对于生成器生成的图像的判断分数，使生成的图像质量越高，损失越小；感知损失函数计算真实高清图像与生成高清图像在感官上的相似度，缩小特征差值。

网络结构：SRGAN包括生成网络与判别网络，生成网络由低分辨率图像输入，经卷积层、残差块与上采样层，最终输出高分辨率图像。

训练：判别器与生成器交替训练，判别器评估生成图像的真实度，生成器优化生成图像的质量。

实现：通过Keras框架搭建模型，使用准备的数据集在CPU电脑上完成训练。

总结：SRGAN在图像超分领域发展成熟，出现了ESRGAN, Real-ESRGAN等优秀模型，超分辨技术在视频超分领域也趋于成熟，未来应用将更加广泛。