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光学合成孔径图像超分辨率重建技术研究

Computer Measurement & Control(2022)

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摘要
针对光学合成孔径固有的中低频损失而导致的成像模糊问题,提出一种改进的超分辨率生成对抗网络(SRGAN)进行图像复原研究;首先通过MATLAB构建光学合成孔径图像数据集,并对数据集进行数据增强处理,其次根据ASPP网络设计思想,构建多尺度SRGAN生成器的残差结构,最后与传统超分辨率重建算法进行复原效果对比;实验结果表明,该算法可加快模型收敛速度,提升模型获取图像细粒度特征的能力,对于光学合成孔径图像的复原效果更优.
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