自注意力SRGAN在岩石CT图像超分辨中的应用研究

针对图像采集设备和地质环境等因素导致的岩石显微图像普遍存在分辨率低，图像细节不清晰等问题，本文基于SRGAN和自注意力机制，对生成网络和判别网络进行调整，并在损失函数中结合岩石显微图像的孔隙度特征，提出一种岩石显微图像超分辨率重建算法。在4倍放大因子下，通过实验对岩石显微图像数据集DRSRD1＿2D进行了测试。结果表明，本文所提算法在重建图像的峰值信噪比(PSNR)指标方面有显著改善。与SRGAN算法相比，在运行相同轮数的情况下，重建结果的边缘细节更清晰且亮度信息更准确，能更好地表达图像的高频特征。