[发明专利]一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法

权利要求书

1.一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，构建GIS设备X-DR图像退化模型以对GIS设备X-DR原始图像进行退化处理，生成GIS设备X-DR低分辨率图像；

S2，构建GIS设备X-DR超分辨率图像生成器；

S3，构建GIS设备X-DR图像鉴别器；

S4，设计图像鉴别器的总损失函数L_D＝λ₁L_D1+λ₂L_D2以及图像生成器的总损失函数L_G＝L_precep+λ₃L_G1+λ₄L_G2+ηL₁；

S5，根据GIS设备X-DR超分辨率图像生成器、GIS设备X-DR图像鉴别器以及总损失函数，构建GIS设备X-DR图像超分辨网络；

S6，通过GIS设备X-DR图像超分辨网络对GIS设备X-DR原始图像进行处理，生成GIS设备X-DR超分辨率图像；

其中，L_D1表示第一个鉴别器的损失函数，L_D2表示第二个鉴别器的损失函数，λ₁、λ₂、λ₃、λ₄以及η表示调节系数，L_precep表示感知损耗，L₁表示L1损失函数，L_G1表示第一个鉴别器对应的生成器的损失函数，L_G2表示第二个鉴别器对应的生成器的损失函数。

2.如权利要求1所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，GIS设备X-DR图像退化模型为二阶退化模型，退化处理包括模糊、调整、噪声和压缩。

3.如权利要求1所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，GIS设备X-DR超分辨率图像生成器由多个残差密集块构成，残差密集块具有残差-残差结构，并且残差密集块的主干路径上包括多个dense block，dense block和主干路径之间设有残差缩放因子γ，γ∈[0,1]。

4.如权利要求1所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，在步骤S3中，构建GIS设备X-DR图像鉴别器的具体方法包括如下步骤：

S30，构建带有跳跃式连接结构的U-NET；

S31，将上下文变压器模块引入到U-Net的跳跃式连接结构中；

S32，使用连接模块将上下文变压器模块的输出与来自U-Net的特征融合；

S33，对来自U-Net的特征进行上采样。

5.如权利要求1所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，在步骤S4中，设计图像鉴别器的总损失函数的具体方法包括如下步骤：使用sigmoid函数将输出归一化，并使用二元交叉熵损耗来计算损耗，单个鉴别器的损失函数为

其中，M为输出矩阵W×H，定义D＝σ(M)，x_r表示真实数据，x_f表示虚假数据，和分别表示x_r和x_f的二元交叉熵损耗函数。

6.如权利要求5所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，鉴别器对应的生成器的损失函数为

7.如权利要求1所述的一种用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法，其特征在于，λ₃、λ₄均为1。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的用于GIS设备缺陷区域X-DR图像超分辨率方法。