GAN驱动的图像降级与超分辨率提升：解决真实世界低质量图像挑战

图像降级与分辨率提升的GAN网络研究关注于解决图像超分辨率问题，尤其是针对真实世界中低分辨率、低质量图像的质量改善。传统方法倾向于使用人工合成的低分辨率图像，通常是通过双线性下采样或模糊处理。然而，这些方法在处理实际的复杂场景时往往效果不佳。 本文的核心创新在于提出了一种两阶段的解决方案。首先，研究人员训练了一个从高分辨率到低分辨率的生成对抗网络（GAN），这个网络学习如何自然地降级和下采样高清晰度图像。训练过程中，只需要未配对的高分辨率和低分辨率样本，这显著降低了数据需求。 在第一阶段结束后，得到的降级网络的输出被用作训练第二个低分辨率到高分辨率的GAN。这个过程利用了真实世界的低分辨率和高分辨率图像对，使得模型能够更好地理解和处理真实世界的图像降级模式。实验结果显示，这种双阶段方法显著提升了人脸超分辨率的效果，相比基线和其他先前工作，性能有了显著的提升。 值得注意的是，虽然本文主要聚焦于人脸超分辨率，但提出的策略具有通用性，理论上可能扩展到其他对象类别。这一工作填补了现有文献在处理现实世界低分辨率图像质量和分辨率提升方面的空白，对于图像增强、编辑、识别和对象检测等多个领域都具有实际应用价值。 关键词：图像和人脸超分辨率、生成对抗网络（GANs）、真实世界图像处理。该研究不仅提供了一种新的技术手段，还对图像处理领域的理论和实践产生了重要影响，促进了低质量图像质量提升技术的发展。