14、利用GAN进行图像恢复：从低分辨率到高分辨率的转变

利用GAN进行图像恢复：从低分辨率到高分辨率的转变

在当今数字化的时代，我们常常会遇到一些低质量、模糊的图像，即使借助强大的搜索引擎，也难以找到其高分辨率版本。不过，现在有了生成对抗网络（GAN），我们有了新的解决方案。本文将详细介绍如何使用超分辨率生成对抗网络（SRGAN）从低分辨率图像生成高分辨率图像，并通过数据预取器提高训练效率。

1. 图像恢复概述

图像恢复是一个广泛的领域，主要包括以下三个过程：
- 图像超分辨率 ：将图像扩展到更高的分辨率。
- 图像去模糊 ：将模糊的图像转换为清晰的图像。
- 图像修复 ：填充图像中的孔洞或去除水印。

这些过程都涉及从现有像素估计像素信息，实际上是估计像素原本应有的样子。例如，在图像超分辨率中，要将图像大小扩大2倍，我们需要估计3个额外的像素，以与当前像素形成一个2x2的区域。

2. SRGAN简介

SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）是GAN家族的一员，由Christian Ledig、Lucas Theis、Ferenc Huszar等人在论文“Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network”中提出。它被认为是第一个成功将图像放大4倍的方法。SRGAN的结构很简单，与许多其他GAN一样，它由一个生成器网络和一个判别器网络组成。

3. 创建生成器</