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摘要:
针对红外图像分辨率偏低的问题,设计了一种改进的超分辨率生成对抗网络(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,SRGAN)算法.在生成网络中,提出应用残差密集网络获取各网络层提取的图像特征以保留图像更多的高频信息,并采用渐进式上采样方式以提升大缩放因子下超分辨率重建效果.在损失函数方面采用更符合人类感官的感知损失,使生成图像在感官和内容上与真实高分辨率图像更加接近.实验结果表明:所提方法重建的超分辨率红外图像质量在主观及客观评价中均要优于当前具有代表性的方法.
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文献信息
篇名 一种改进的SRGAN红外图像超分辨率重建算法
来源期刊 系统仿真学报 学科
关键词 红外图像 超分辨率重建 生成式对抗网络 残差密集网络
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 2109-2118
页数 10页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0450
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研究主题发展历程
节点文献
红外图像
超分辨率重建
生成式对抗网络
残差密集网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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