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越受到關注。Changeetal.提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DeepConvolutionalNeuralNetwork,DCNN）的超分辨率重建算法SRCNN(Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork)[1]。其通過多次迭代清晰、高分辨率的圖像。雖然該算法在圖像重建方面取得了較好的效果，但對于光照不均問題的解決仍有一定局限性。Duetal提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡（GenerativeAdversarialNetworksGANs）和殘差塊的算法[2]，Jureticetal（VariationalAutoencoder,VAE）進行圖像重建[3]。這些算法均在光照本文所提出的光照不均圖像超分辨率重建算法（ilmiaton-aware-soutioncosrcnofimae）采用了殘差塊的結構設計，并結合對抗生成網(wǎng)絡的思想，通過多次迭代學習光照信息來提高圖像的分辨率和清晰度。具體流程如下：用ISRI算法進行圖像重建后，分別使用PSNR和SSIM進行圖像質(zhì)量評價。實驗結果表明，ISRIPSNRSSIM相比于傳統(tǒng)的插值算15.6%12.4%SRCNN5.7%和7.2%。接著，我們在不同噪聲水平（noiselevel）下評估ISRI算法的效SRCNN和插值算法，ISRI算法能更好地保留ISRI算法在光照不

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