TY -的A2蔡Sang-Bing AU -李,大小非盟-钱,Pengjiang盟——张,鑫盟——陈Aiguo PY - 2021 DA - 2021/11/05 TI -图像去噪和超分辨率重建技术研究Multiscale-Fusion图像SP - 5184688六世- 2021 AB -图像去噪和图像超分辨率重建是两个重要的图像处理技术。深度学习用于解决图像去噪和超分辨率重建的问题在最近几年,它通常比传统方法更好的结果。然而,图像去噪和超分辨率重建研究分别由先进的工作。优化图像分辨率的提高,有必要研究如何将这两种技巧。本文基于生成对抗网络(甘),我们提出一种新颖的图像去噪和超分辨率重建方法,即。甘multiscale-fusion (MFGAN),恢复图像被噪声干扰。我们的贡献体现在以下三个方面:(1)相结合的图像去噪和图像超分辨率重建的过程简化upsampling和将采样图像模型学习期间,避免重复输入和输出图像操作,并提高了图像处理的效率。(2)出于初始结构和引入multiscale-fusion策略,我们的方法可以使用多个卷积核的大小不同,扩大接受域并行执行。(3)烧蚀实验验证每个就业损失测量的有效性在我们设计了损失函数。和我们的实验研究表明,该模型可以有效地扩大接受域,从而重建图像与高分辨率和精度,提出了MFGAN方法执行比一些先进的方法。SN - 1574 - 017 - 2021/5184688 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/5184688——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER