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基于生成对抗网络的图像超分辨算法
文献摘要：
图像超分辨是使低分辨率图像通过端到端训练产生边缘更清晰的高分辨率图像的一种技术,是数字图像处理的一个重要研究方向.该文提出了一种基于生成对抗网络的图像超分辨算法,并对网络结构进行改进.设计的生成器删除了残差块的BN层,增加了特征识别的相关算法,特征提取部分采用两层卷积网络,可以提取更多的图像特征,在低分辨率图像上提取特征,通过卷积计算得到高分辨率图像,可以提升运算结果的准确性.判别器设计采用先分组再整合的思想,将生成图像划分成一定数量的图像块,计算每一部分的判别结果,然后将所有图像块的判别真假组合起来,作为最终的判别结果.经实验验证,设计的网络模型在图像重建效果上有了一定的提高,并节省了一定的运算时间.
文献关键词：
生成对抗网络;超分辨;图像处理;深度学习;卷积
中图分类号：
作者姓名：
杨记鑫;胡伟霞;赵杰;徐灵飞
作者机构：
成都理工大学 工程技术学院,四川 乐山 614000;核工业西南物理研究院,四川 成都 610225
文献出处：
引用格式：
[1]杨记鑫;胡伟霞;赵杰;徐灵飞-.基于生成对抗网络的图像超分辨算法)[J].计算机技术与发展,2022(04):57-62
A类：
B类：
生成对抗网络,图像超分辨,超分辨算法,低分辨率图像,端到端训练,高分辨率图像,数字图像处理,生成器,删除,残差块,BN,特征识别,两层,卷积网络,图像特征,提取特征,卷积计算,判别器,成图,图像划分,真假,图像重建,运算时间
AB值：
0.306475
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