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Published:2026
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王子铮, 李建鹏, 李芳萍, et al. 基于生成对抗网络的电气设备内窥镜图像超分辨率重建方法研究[J]. 2026, 45(2): 72-78.
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王子铮, 李建鹏, 李芳萍, et al. 基于生成对抗网络的电气设备内窥镜图像超分辨率重建方法研究[J]. 2026, 45(2): 72-78. DOI: 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.007.
内窥镜检测技术广泛应用于电气设备内部缺陷的检查,但受分辨率不足及噪声干扰等因素影响,当前内窥镜图像质量亟待优化。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的超分辨率重建方法——SRGAN(super-resolution generative adversarial network)
并通过构建高分辨率训练数据集,引入多层次噪声特征,优化网络的噪声抑制能力。实验结果表明,所提方法在峰值信噪比和结构相似性指标上优于传统方法,并通过引入训练集噪声注入机制,在训练过程中优化了网络的噪声抑制能力,有效提升了电气设备内窥镜图像的清晰度和分辨率。
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