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中山大学学报(自然科学版) 2020
双判别生成对抗网络的红外图像超分辨重建Keywords: 红外图像,超分辨重建,生成对抗网络(GAN),高频细节 Abstract: 摘要 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DD-SRGAN(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,为后续实现红外图像检测与识别提供保障.将该算法和SRGAN算法实验结果相比,本文算法重建出的红外图像在峰值信噪比(PSNR)上提高0.89dB,在结构相似性(SSIM)上提高0.045,视觉感知上也达到了更好的效果
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