【摘 要】
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针对使用传统度量算法会使重建后的图像产生过平滑,缺乏高频纹理的问题,采用卷积神经网络在准确性和速度方面取得了突破,但仍存在无法恢复图像更精细的纹理细节。因此提出了一种基于生成对抗网络的超分辨方法。为恢复图像内容和细节,提出一种基于视觉的损失函数来恢复图像大量内容和图像精细的纹理细节。在不同数据集上的实验结果表明,提出的超分辨方法重建结果更接近真实图像,在峰值信噪比和相似结构性结果上均有提高。
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针对使用传统度量算法会使重建后的图像产生过平滑,缺乏高频纹理的问题,采用卷积神经网络在准确性和速度方面取得了突破,但仍存在无法恢复图像更精细的纹理细节。因此提出了一种基于生成对抗网络的超分辨方法。为恢复图像内容和细节,提出一种基于视觉的损失函数来恢复图像大量内容和图像精细的纹理细节。在不同数据集上的实验结果表明,提出的超分辨方法重建结果更接近真实图像,在峰值信噪比和相似结构性结果上均有提高。
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