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基于深度卷积神经网络的超分辨率重建方法虽然有较高的峰值信噪比（PSNR），但重建结釆在大尺度因子下存在缺乏高频信息和纹理细节，视觉感知效果差的问题。针对这一问题，提出了一种基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建方法。首先迁移攴持向量机中的hige损失作为目标函教，其次使用更加稳定、抗噪性更强的 Charbonnier损失代替L2损失函数，最后去掉了残差块和判别器中对图像超分辨率不利的批规范化层，并在生成器和判别器中使用谱归一化来减小计算开销，稳定模型训练。实验结果表明，在4倍放大尺度因子下，相较其他对比方法，该方法重建图像的PSNR值最高提升4.6dB，SSIM值最高提升0.1，测试时间较短实验数据和效果图均表明该方法重建的超分辨率图像视觉效果较好，且有更高的PSNR和SSIM值。
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