Super-Resolution Reconstruction of Underwater Image Based on Image Sequence Generative Adversarial Network
المؤلفون المشاركون
Wang, Zhiqiong
Li, Li
Fan, Zijia
Zhao, Mingyang
Wang, Xinlei
Wang, Zhongyang
Guo, Longxiang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Since the underwater image is not clear and difficult to recognize, it is necessary to obtain a clear image with the super-resolution (SR) method to further study underwater images.
The obtained images with conventional underwater image super-resolution methods lack detailed information, which results in errors in subsequent recognition and other processes.
Therefore, we propose an image sequence generative adversarial network (ISGAN) method for super-resolution based on underwater image sequences collected by multifocus from the same angle, which can obtain more details and improve the resolution of the image.
At the same time, a dual generator method is used in order to optimize the network architecture and improve the stability of the generator.
The preprocessed images are, respectively, passed through the dual generator, one of which is used as the main generator to generate the SR image of sequence images, and the other is used as the auxiliary generator to prevent the training from crashing or generating redundant details.
Experimental results show that the proposed method can be improved on both peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM) compared to the traditional GAN method in underwater image SR.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Li& Fan, Zijia& Zhao, Mingyang& Wang, Xinlei& Wang, Zhongyang& Wang, Zhiqiong…[et al.]. 2020. Super-Resolution Reconstruction of Underwater Image Based on Image Sequence Generative Adversarial Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201133
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Li…[et al.]. Super-Resolution Reconstruction of Underwater Image Based on Image Sequence Generative Adversarial Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201133
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Li& Fan, Zijia& Zhao, Mingyang& Wang, Xinlei& Wang, Zhongyang& Wang, Zhiqiong…[et al.]. Super-Resolution Reconstruction of Underwater Image Based on Image Sequence Generative Adversarial Network. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201133
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201133
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر