提出一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络(DDSRRN)。该网络在生成式对抗网络(GAN)的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,能在多模式下分散预估计密度,从而避免重建过程中网络模型的崩溃问题,提高模型训练的稳定性。针对模型损失函数的设计部分,首先使用Charbonnier损失函数来构建内容损失,利用网络中间层的特征信息来设计感知损失和风格损失,最后为缩减图像重建时间,在网络结构中引入反卷积来完成图像重建操作。实验结果表明本文方法在主观视觉上具有丰富的细节,获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,网络泛化能力好。
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重建过程包括三个部分:图像配准、非均匀性内插及去模糊与去噪。图像配准精度越高,超分辨率重建效果越好,而图像分辨率越高,则图像配准精度越高,并以此为基础提出了一种联合图像配准的超分辨率重建算法
2021-08-29 23:25:30 19.06MB 红外 超分辨率 图像配准
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利用matlab实现图像超分辨率重建,效果比传统插值法更好
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快速超分辨率重建 FALSR(2倍)win程序 ,由《FALSR-master》中的 FALSR-C.pb 模型改编而来
2021-07-28 16:30:20 4.4MB 超分辨 FALSR
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