激光与红外

作者：高飞

单位：重庆移通学院通信与信息工程学院,重庆 401520；

关键词：超分辨率重建;指纹图像;生成对抗网络

基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目(No.KJQN202002403)资助。

将低分辨率(LR)图像重建为高分辨率(HR)图像的主流模型是生成对抗网络(GAN)。然而,由于基于GAN的方法利用从其他图像中学习到的内容来恢复高频信息,在处理新的图像时往往会产生伪影。由于,指纹图像的特征比自然图像更加复杂。因此,将以前的网络应用于指纹图像,尤其是中等分辨率的图像,会导致收敛不稳定伪影效果更加严重。针对以上弊端,本文提出了一种Enlighten-GAN超分辨率方法,来解决指纹图像的重建问题。具体来说,我们设计了启发块来控制网络收敛到一个可靠的点,并利用自我监督分层感知损失以改进损失函数提升网络性能。实验结果证明 Enlighten-GAN方法在指纹图像的重建效果性能上具有更加卓越的效果。

来源：2022年第10期

《激光与红外》期刊编辑部

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