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超分辨率生成对抗网络(SRGAN)的高分辨率图像质量较传统方法有明显提升,然而其存在训练过程不稳定、图像浅层特征未充分使用等问题,很大程度上影响生成图像的质量.为此,提出一种特征增强改进的SRGAN模型,使用信息蒸馏块.通过对长短途特征在图像通道上的拼接增强特征纹理信息,利用压缩单元消除图像特征中的冗余信息.此外,使用相对平均鉴别器替代原始SRGAN中的二分类鉴别器,保证生成对抗网络训练的稳定性.本研究基于4倍放大因子进行超分辨重建任务,并在BSD100和SET14数据集上进行实验结果的质化和量化评价.实验表明,该方法较之SRGAN在训练过程中具有更好的稳定性,生成的图像具有更清晰的细节纹理,取得了更佳的图像超分辨率重建效果.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2021
Issue： 3
Volume： 49
Page： 295-301
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