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摘要
针对生成对抗模型降噪结果出现的伪影和模糊问题，提出一种基于对抗生成递归自编码器的蒙卡渲染画面降噪方法。在模型上，设计多尺度卷积编码结构，以多尺度残差自编码模型为生成器，通过组合连接实现不同层次特征提取，融合不同感受野的特征信息。以设计的递归残差网络模型为判别器，判断蒙卡渲染画面真伪，在对抗中提高网络性能。以端到端的方式将辅助信息特征、含有噪声的蒙卡画面和8 192采样率下的画面输入到融合递归自编解码器中进行降噪处理。实验表明，该方法在测试场景下的平均峰值信噪比为32.44 dB，比生成对抗网络方法和残差网络方法分别提升4.80%和3.13%；平均结构相似性为0.92，比2种已有的算法分别提高2.54%和1.01%。
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