基于生成对抗网络的梯度引导太阳斑点图像去模糊方法 | |
李福海2; 蒋慕蓉2; 杨磊1; 谌俊毅1 | |
刊名 | 计算机应用/Journal of Computer Applications |
2021 | |
关键词 | 去模糊 生成对抗网络 梯度引导 局部细节 太阳斑点 |
ISSN号 | 1001-9081 |
DOI | 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121898 |
其他题名 | Solar speckle image deblurring method with gradient guidance based on generative adversarial network |
产权排序 | 第2完成单位 |
英文摘要 | 针对云南天文台拍摄的高度模糊太阳斑点图像采用现有深度学习算法恢复难度大、高频信息难以重建等问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)与梯度信息联合的去模糊方法。该方法由一个生成器与两个鉴别器构成:首先,生成器采用特征金字塔(FPN)框架获取图像多尺度特征,再将这些特征按照层次传入梯度分支以梯度图的形式捕获更小的局部特征,联合梯度分支结果与FPN结果共同重建出具有高频信息的太阳斑点图像;其次,在常规对抗鉴别器基础上,增加了一个鉴别器用于保证由梯度分支产生的梯度图更加真实;最后,引入一个包括像素内容损失、感知损失和对抗损失的联合训练损失共同引导模型进行太阳斑点图像高分辨率重建。实验结果表明,所提方法与现有深度学习去模糊算法相比,高频信息恢复能力更强,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有显著提高,分别达到27.80dB与0.851,能够满足太阳观测图像高分辨率重建的需要。 |
学科主题 | 天文学 ; 天文学其他学科 ; 计算机科学技术 ; 计算机应用 ; 计算机图象处理 |
分类号 | TP391.41 |
资助项目 | 国家自然科学基金资助项目[11773073] ; 云南省高校科技创新团队支持项目[IRTSTYN] |
语种 | 中文 |
资助机构 | 国家自然科学基金资助项目[11773073] ; 云南省高校科技创新团队支持项目[IRTSTYN] |
内容类型 | 期刊论文 |
版本 | 作者接受稿 |
源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/24551] |
专题 | 云南天文台_抚仙湖太阳观测站 |
通讯作者 | 蒋慕蓉 |
作者单位 | 1.中国科学院云南天文台 2.云南大学信息学院; |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李福海,蒋慕蓉,杨磊,等. 基于生成对抗网络的梯度引导太阳斑点图像去模糊方法[J]. 计算机应用/Journal of Computer Applications,2021. |
APA | 李福海,蒋慕蓉,杨磊,&谌俊毅.(2021).基于生成对抗网络的梯度引导太阳斑点图像去模糊方法.计算机应用/Journal of Computer Applications. |
MLA | 李福海,et al."基于生成对抗网络的梯度引导太阳斑点图像去模糊方法".计算机应用/Journal of Computer Applications (2021). |
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