结合GAN和风格迁移的太阳斑点图重建方法

作者：黄亚群; 罗俊^*; 蒋慕蓉; 杨磊; 郑培煜

来源：计算机技术与发展, 2023, 33(05): 49-55.

• 太阳斑点图
• 超分辨率重建
• 生成对抗网络
• 风格迁移
• 深度学习

在云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图的超分辨率重建过程中，采用现有深度学习算法存在高频信息难以恢复、重建图不够清晰等问题，为此，提出一种结合GAN(生成对抗网络)和风格迁移网络的太阳斑点图超分辨率重建方法STYLE-NICE-GAN。首先，利用GAN获取低分辨率太阳斑点图到Level1+高分辨率太阳斑点图的映射关系，重建太阳斑点图的全局轮廓和部分细节；其次，使用风格迁移网络，对GAN的重建结果进行二次重建，在保留局部细节、高频信息和不影响后续分析的同时，提高图像的整体对比度和清晰度。实验结果表明，与现有深度学习超分辨率重建算法相比，该方法具有重建图像清晰度更高、高频信息恢复能力更强的优点，重建结果在两个有参考评价指标PSNR、SSIM和三个无参考评价指标BRISQUE、NIQE、PIQE上的评价均占有优势。

• 单位
  中国科学院云南天文台; 云南大学