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針對傳統圖像超分辨率重建算法存在網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絡的超分辨率重建算法。去除生成式對抗網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絡，使用ⅴGG19網絡作為判別網絡的基礎框架，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、感知損失函數、對抗損失函數和內容損失函數構成生成器的總目標函數，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理論優化網絡模型的對抗損失加速收斂，運用內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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