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針對傳統(tǒng)圖像超分辨率重建算法存在網(wǎng)絡訓練困難與生成圖像存在偽影的冋題，提岀一種利用生成式對抗網(wǎng)絡的超分辨率重建算法。去除生成式對抗網(wǎng)絡的批量歸一化層降低計算復雜度，將其中的殘差塊替換為密集殘差塊構成生成網(wǎng)絡，使用ⅴGG19網(wǎng)絡作為判別網(wǎng)絡的基礎框架，以全局平均池化代替全連接層防止過擬合，引入紋理損失函數(shù)、感知損失函數(shù)、對抗損失函數(shù)和內(nèi)容損失函數(shù)構成生成器的總目標函數(shù)，利用紋理損失增強局部信息匹配度，采用激活層前的特征信息計算感知損失獲取更多細草特征，使用wGAN-GP理論優(yōu)化網(wǎng)絡模型的對抗損失加速收斂，運用內(nèi)容損失提升圖像低頻信息的準確性。實驗結果表明，該算法重建圖像的平均峰值信噪比為27.97dB，平均結構相似性為0777，與 SRGAN和EDSR等算法相比，其在未延長較多運行時間的情況下，重建結果的紋理細節(jié)更清晰且亮度信息更準確，更符合視覺感官評價要求。
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