文摘针对工业场景下图像模糊、分辨率低、边缘细节不明显等问题,提出一种基于生成对抗网络的低质图像增强算法。首先,设计退化网络获得与真实场景更为接近的低质图像,以此与现实高清图像获得特征映射关系;其次,在使用密集残差块(residual in residual dense block,RRDB)的基础上添加卷积注意力模块,增强RRDB网络的特征表达能力,以有效地捕获关键特征信息;最后,设计边缘增强网络模块结合改进的RRDB作为生成器,图像细节信息的捕捉与还原能力得到显著提升,并与判别器对抗生成更高质量的图像。实验结果表明,相较于现有常用的图像增强算法,所提算法能有效提升工业场景图像清晰度、保留图像细节并减少失真。定量指标峰值信噪比平均提升10.45%,结构相似性平均提升15.92%,运行速度快,能满足工业生产需求。
