基于生成对抗网络的单帧红外图像超分辨算法

TP391.41; 高分辨率红外图像的获取受到了硬件性能的限制,利用信号处理的方法实现红外图像的超分辨率重建可以有效地提高红外图像的分辨率.将基于深度学习的超分辨方法应用于红外图像,实现了单帧红外图像的超分辨率重建,获得了更好的评价结果.通过引入对抗训练的思想,以及添加基于判别网络的损失函数分量,提高了放大倍数的同时,获得更好的高频细节恢复,图像边缘锐化,避免了超分辨率红外图像过于模糊....

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Bibliographic Details
Published in红外与毫米波学报 Vol. 37; no. 4; pp. 427 - 432
Main Authors 邵保泰, 汤心溢, 金璐, 李争
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083%中国科学院上海技术物理研究所,上海200083 01.08.2018
中国科学院上海技术物理研究所,上海200083
中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083
中国科学院大学,北京100049
Subjects
生成对抗网络
红外图像
超分辨率重建
深度学习
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2018.04.009

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Summary:TP391.41; 高分辨率红外图像的获取受到了硬件性能的限制,利用信号处理的方法实现红外图像的超分辨率重建可以有效地提高红外图像的分辨率.将基于深度学习的超分辨方法应用于红外图像,实现了单帧红外图像的超分辨率重建,获得了更好的评价结果.通过引入对抗训练的思想,以及添加基于判别网络的损失函数分量,提高了放大倍数的同时,获得更好的高频细节恢复,图像边缘锐化,避免了超分辨率红外图像过于模糊.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2018.04.009