摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的声纳图像超分辨率重建方法及系统,方法包括:构建生成对抗网络,所述生成对抗网络包括生成器和判别器;获取第一声纳图像数据集,对所述第一声纳图像数据集进行预处理,得到第二声纳图像数据集;将所述第二声纳图像数据集输入所述生成对抗网络进行训练,并通过预设的总损失函数对所述生成对抗网络进行参数更新,得到训练好的超分辨率重建模型;获取待测声纳图像,将所述待测声纳图像输入所述超分辨率重建模型,得到超分辨率重建结果。本发明能够准确捕捉水下声纳图像的细节特征,进一步恢复水下声纳图像的真实纹理细节,可广泛应用于声纳图像重建技术领域。
技术关键词
生成对抗网络
超分辨率重建模型
水下声纳图像
图像超分辨率重建系统
感知损失函数
深层特征提取
浅层特征提取
数据
超分辨率重建方法
注意力
重构模块
图像重建技术
样本
校准
模型训练模块