【摘 要】
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针对SRGAN红外图像超分辨重建时,存在图像高频特征丢失及细节伪影问题,本文提出双判别生成对抗网络DDSRGAN(Double Discrimination-SRGAN)重建算法,并改进网络结构.在图像判别器的基础上增设特征判别器,在生成网络中引入无BN(Batch Normalization)层的残差中的残差块RIRB(Residual in Residual Block),内部残差块密集连接,
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;
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针对SRGAN红外图像超分辨重建时,存在图像高频特征丢失及细节伪影问题,本文提出双判别生成对抗网络DDSRGAN(Double Discrimination-SRGAN)重建算法,并改进网络结构.在图像判别器的基础上增设特征判别器,在生成网络中引入无BN(Batch Normalization)层的残差中的残差块RIRB(Residual in Residual Block),内部残差块密集连接,外部残差块远、近端跳跃连接.通过双判别器和生成器的对抗优化训练促使生成器生成更高质量的红外图像,为后续实
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