多孔径超分辨率重建算法

针对工程应用需求，基于对抗神经网络与特征融合，实现多幅图像的空域信息融合，改进对抗神经网络结构并采集训练数据集，将传统的图像增强方案与深度学习结合，实现多帧图像的图像对准与图像融合，提升图像中的空域信息。并基于GPU并行运算的优势，实现对超分辨率重建、超高动态成像算法进行加速。实现了对可见光图像2倍、3倍、4倍的超分辨率重建功能。

图1：（自左向右）LR图像，官方SRGAN，改进SRGAN，HR图像

图2：背景纯净区域重建效果图(LR图像，SRAGN，改进SRGAN)

改进SRGAN算法，算法的速度较之前有所提升，100×100的图像耗时从官方的3.18降低到1.4s，500×500的图像耗时从之前的9.02s降低到3.15s。