基于特征强化与对抗学习的图像超分处理方法

本发明公开了基于特征强化与对抗学习的图像超分处理方法，首先，对输入的低分辨率武器装备图像进行关键特征强化提取，通过一系列卷积层初步提取特征，再利用注意力机制模块聚焦关键目标区域，得到强化后的关键特征；随后，构建采用渐进式上采样与残差连接相结合结构的生成器，利用强化后的关键特征生成高分辨率图像；接着，改进判别器采用多尺度和多层次的判别结构，并结合带有梯度惩罚项的训练算法，与生成器进行对抗训练；然后，构建复合损失函数，综合像素损失、感知损失和对抗损失，全面衡量生成图像与真实高分辨率图像的差异，引导训练过程；为提升图像质量，对生成的高分辨率图像进行自适应滤波和对比度自适应拉伸的后处理操作。