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基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法雖然有較高的峰值信噪比（PSNR），但重建結(jié)釆在大尺度因子下存在缺乏高頻信息和紋理細(xì)節(jié)，視覺感知效果差的問題。針對這一問題，提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的單圖像超分辨率重建方法。首先遷移攴持向量機(jī)中的hige損失作為目標(biāo)函教，其次使用更加穩(wěn)定、抗噪性更強(qiáng)的 Charbonnier損失代替L2損失函數(shù)，最后去掉了殘差塊和判別器中對圖像超分辨率不利的批規(guī)范化層，并在生成器和判別器中使用譜歸一化來減小計(jì)算開銷，穩(wěn)定模型訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在4倍放大尺度因子下，相較其他對比方法，該方法重建圖像的PSNR值最高提升4.6dB，SSIM值最高提升0.1，測試時(shí)間較短實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和效果圖均表明該方法重建的超分辨率圖像視覺效果較好，且有更高的PSNR和SSIM值。
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