【摘 要】
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本文针对传统生成式对抗网络训的图像超分辨率重建效果不佳、训练较难等问题,基于深度特征均方误差,提出一种基于WGAN-GP的图像超分辨率重建算法。该算法首先使用改进的带Wasserstein距离和梯度惩罚的生成式对抗网络模型(WGAN-GP),并在该模型基础上建立深度特征均方误差,用于图像超分辨率重建工作。为了验证本文提出算法的可行性与有效性,在图像超分辨率重建数据集BSD100上进行对比仿真实验。
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本文针对传统生成式对抗网络训的图像超分辨率重建效果不佳、训练较难等问题,基于深度特征均方误差,提出一种基于WGAN-GP的图像超分辨率重建算法。该算法首先使用改进的带Wasserstein距离和梯度惩罚的生成式对抗网络模型(WGAN-GP),并在该模型基础上建立深度特征均方误差,用于图像超分辨率重建工作。为了验证本文提出算法的可行性与有效性,在图像超分辨率重建数据集BSD100上进行对比仿真实验。实验结果表明,本研究构建的SRWGAN-GP算法具有稳定的梯度与交替迭代收敛能力,提供的深度模型特征图的
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