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摘要
为重建清晰的煤矿工人脸图像，提出一种基于改进生成对抗网络的煤矿工人脸图像超分辨率重建方法。通过引入删除批量归一化层的残差密集网络加深网络的深度，提取图像的特征信息，采用亚像素卷积层和渐进式采样完成矿工人脸图像的重建，保证重建图像颜色的均匀性，利用相对鉴别器模型引导生成器重建高质量、多细节的图像，实验对比改进前后模型的清晰度。结果表明，文中算法获得的图像峰值信噪比提升至28.366 3 dB,结构相似性值提高至0.768 5。改进后的算法可以获得更加清晰的矿工人脸图像，整体性能优于其他算法。
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