视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求. 近年来, 深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展, 但是其结果一般缺乏图像纹理的细节, 边缘过度平滑, 给人一种模糊的视觉体验. 本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法. 为了更好的传递图像的细节信息, 采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构, 生成器损失函数除了对抗损失, 还包括内容损失、感知损失和纹理损失. 在DIV2K数据集上的实验表明, 该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.

1. 根据给定的模糊图像生成视觉上完整并且统计上一致的去模糊图像，提升模糊图像的清晰度，使用生成性对抗网络（GAN）为基础的深度学习架构; 2. 含训练数据、训练代码以及测试样例，基于keras框架。