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摘要
深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果,针对基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题,提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练,实现网络对小波系数的预测,有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明,对比基于生成对抗网络的算法,所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和结构相似性分别能提高至少0. 99 dB和0. 031。
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