基于Unet++GAN的天文图像混合退化复原
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张裕松1; 黄鑫龙1; 周浩1; 戴智斌2 ; 袁国武1
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| 刊名 | 计算机应用与软件/Computer Applications and Software
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| 出版日期 | 2025-02 |
| 卷号 | 42期号:02页码:264-269+360 |
| 关键词 | 天文图像复原 生成对抗网络 Unet++ |
| ISSN号 | 1000-386X |
| DOI | 10.3969/j.issn.1000⁃386x.2025.02.036 |
| 其他题名 | DEFOCUS DEGRADATION RESTORATION OF ASTRONOMICAL IMAGES BASED ON UNET ++ GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK |
| 产权排序 | 第2完成单位 |
| 英文摘要 | 天文观测常常会受到很多干扰，造成采集到的图像产生各种形式退化，其中较为常见且复杂的为离焦模糊及光电子噪声的混合退化，传统复原手段难以恢复出高质量图像。因而创新地提出利用Unet++改进生成对抗网络的方法，采用更精细的网络结构对图像细节进行准确提取，对比实验说明此方法恢复图像质量较高，并通过恢复真实拍摄的离焦图像，证明了方法具有一定的通用性。改进方法适合处理大数据量的天文图像，不仅如此，模型的泛化能力以及训练稳定性有明显提升。 |
| 学科主题 | 天文学 ; 天文学其他学科 ; 计算机科学技术 ; 计算机应用 ; 计算机图象处理 |
| 分类号 | TP3 ; TP18 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 资助项目 | 云南省应用基础研究计划项目[202001BB050032] |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 云南省应用基础研究计划项目[202001BB050032] |
| 版本 | 出版稿 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/28187]  |
| 专题 | 云南天文台_大样本恒星演化研究组 |
| 作者单位 | 1.云南大学信息学院; 2.中国科学院云南天文台 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张裕松,黄鑫龙,周浩,等. 基于Unet++GAN的天文图像混合退化复原[J]. 计算机应用与软件/Computer Applications and Software,2025,42(02):264-269+360. |
| APA | 张裕松,黄鑫龙,周浩,戴智斌,&袁国武.(2025).基于Unet++GAN的天文图像混合退化复原.计算机应用与软件/Computer Applications and Software,42(02),264-269+360. |
| MLA | 张裕松,et al."基于Unet++GAN的天文图像混合退化复原".计算机应用与软件/Computer Applications and Software 42.02(2025):264-269+360. |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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