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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>顯示及光電>基于生成對抗網絡的單圖像超分辨率重建方法

      基于生成對抗網絡的單圖像超分辨率重建方法

      2021-04-12 | pdf | 6.00 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于深度卷積神經網絡的超分辨率重建方法雖然有較高的峰值信噪比（PSNR），但重建結釆在大尺度因子下存在缺乏高頻信息和紋理細節(jié)，視覺感知效果差的問題。針對這一問題，提出了一種基于生成對抗網絡的單圖像超分辨率重建方法。首先遷移攴持向量機中的hige損失作為目標函教，其次使用更加穩(wěn)定、抗噪性更強的 Charbonnier損失代替L2損失函數(shù)，最后去掉了殘差塊和判別器中對圖像超分辨率不利的批規(guī)范化層，并在生成器和判別器中使用譜歸一化來減小計算開銷，穩(wěn)定模型訓練。實驗結果表明，在4倍放大尺度因子下，相較其他對比方法，該方法重建圖像的PSNR值最高提升4.6dB，SSIM值最高提升0.1，測試時間較短實驗數(shù)據和效果圖均表明該方法重建的超分辨率圖像視覺效果較好，且有更高的PSNR和SSIM值。

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