IMPROVING SUPER-RESOLUTION OF IMAGE USING GAN COMBINE VGG19 AND RESNET

Abstract

Trong bài báo này trình bày phương pháp cải thiện độ phân giải hình ảnh sử dụng mô hình GAN cải tiến. Mô hình cải tiến được đề xuất bằng cách kết hợp VGG19 vào mạng phân biệt (Discriminator - D) để tăng khả năng trích xuất đặc trưng và sử dụng ResNet trong mạng sinh (Generator - G) nhằm giảm thiểu sự thay đổi đột ngột trong quá trình huấn luyện, giúp mô hình ổn định, đồng thời cải thiện khả năng tái tạo ảnh chi tiết. Những thay đổi này giúp mô hình đề xuất có khả năng khôi phục hình ảnh chính xác tự nhiên, giảm hiện tượng mờ và biến dạng thường thấy trong các phương pháp trước đây. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất học ổn định, hình ảnh được tạo ra có chất lượng vượt trội so với mô hình GAN gốc.