典型文献
基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建
文献摘要：
胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰.现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题.为解决这一问题,提高胃镜图像质量,该文提出一种基于梯度指导的生成对抗网络,网络以多尺度残差网络(Res2net)结构作为基础模块,包含图像信息支路和梯度支路两个相互交互的支路,通过梯度支路指导图像去模糊重建,从而更好地保留图像结构信息,消除伪影、缓解结构变形;设计了类轻量化预处理网络来纠正过度模糊,提高训练效率.在传统胃镜和胶囊胃镜数据集上分别进行了实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法,且复原后的视觉效果更佳,无明显伪影和结构变形.
文献关键词：
胃镜图像;去模糊;生成对抗网络;梯度指导
中图分类号：
作者姓名：
时永刚;张岳;周治国;李祎;夏卓岩
作者机构：
北京理工大学信息与电子学院 北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]时永刚;张岳;周治国;李祎;夏卓岩-.基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建)[J].电子与信息学报,2022(01):70-77
A类：
梯度指导,Res2net
B类：
生成对抗网络,内镜图像,图像去模糊,胃肠镜检查,检查和,消化道疾病,内窥镜图像,运动模糊,机器辅助,辅助诊断,伪影,结构变形,胃镜图像,图像质量,多尺度残差,残差网络,基础模块,图像信息,支路,导图,图像结构信息,解结,提高训练,训练效率,峰值信噪比,PSNR,结构相似度,SSIM,对比算法,复原,视觉效果
AB值：
0.313307
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