一种Enlighten-GAN网络的指纹超分辨率重建方法

摘要：

将低分辨率(LR)图像重建为高分辨率(HR)图像的主流模型是生成对抗网络(GAN).然而,由于基于GAN的方法利用从其他图像中学习到的内容来恢复高频信息,在处理新的图像时往往会产生伪影.由于,指纹图像的特征比自然图像更加复杂.因此,将以前的网络应用于指纹图像,尤其是中等分辨率的图像,会导致收敛不稳定伪影效果更加严重.针对以上弊端,本文提出了一种Enlighten-GAN超分辨率方法,来解决指纹图像的重建问题.具体来说,我们设计了启发块来控制网络收敛到一个可靠的点,并利用自我监督分层感知损失以改进损失函数提升网络性能.实验结果证明Enlighten-GAN方法在指纹图像的重建效果性能上具有更加卓越的效果.

关键词：超分辨率重建、指纹图像、生成对抗网络

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目No.KJQN202002403

在线出版日期：2022-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1577-1584