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基于生成对抗网络的图像清晰度增强方法
文献摘要：
为更好提取图像特征,增强图像清晰度变得极为重要,本文采用一个反复对抗互相优化的网络模型,与改进的生成网络主体架构和损失函数以及多尺度递归网络相结合,在GoPro数据集上采用相应的峰值信噪比、结构相似度和基于边缘特征的图像清晰度评价方法.算例结果表明,该方法对图像清晰度增强有较好的效果,可一定程度地解决由运动带来的清晰度不足的问题.
文献关键词：
生成对抗网络;图像特征;图像清晰度;多尺度递归网络
中图分类号：
作者姓名：
王洋;陈朝新;张月光;郭磊;沈鹏
作者机构：
河南奇测电子科技有限公司,郑州 453000;郑州大学,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]王洋;陈朝新;张月光;郭磊;沈鹏-.基于生成对抗网络的图像清晰度增强方法)[J].现代计算机,2022(09):64-68
A类：
多尺度递归网络
B类：
生成对抗网络,增强方法,图像特征,增强图像,生成网络,网络主体,损失函数,GoPro,峰值信噪比,结构相似度,边缘特征,图像清晰度评价
AB值：
0.239988
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