《表2 5种算法的4倍SR重建SSIM结果》
利用4.3节超分辨率质量评定方法,在CVC-09测试集中随机抽取四张红外图片进行测试,将结果与Bicubic、SRC-NN、RDN、SRGAN四种经典的超分辨算法进行量化对比,得到表1、表2所示数据.从数据中可知,本文算法所重建出的红外图像在亮度、对比度、清晰度上要优于前四种算法.特别地,和RDN以及SRGAN算法相比,本文算法证明了在生成网络中采用密集残差连接的方式,以及引入双判别网络的思想有利于重建图像质量的进一步提高.在视觉效果上,本文算法生成的高分辨率红外图像ISR在边缘轮廓以及细节纹理等高频特征上也更加清晰、丰富.如例1中头部细节纹理信息更加突出,例2中车牌标志相比较RDN、SRCNN算法,本文算法避免了突出高频特征导致图像过于平滑的问题,例3、例4在细节上也能体现出本文算法所带来的更好的视觉感受.五种算法的重建结果图如图4所示.
图表编号 | XD00141253000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 邢志勇、肖儿良、简献忠 |
绘制单位 | 上海理工大学光电信息与计算机工程学院、上海市现代光学系统重点实验室、上海理工大学光电信息与计算机工程学院、上海市现代光学系统重点实验室、上海理工大学光电信息与计算机工程学院、上海市现代光学系统重点实验室 |
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