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越受到关注。Changeetal.提出了一种基于深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork,DCNN）的超分辨率重建算法SRCNN(Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork)[1]。其通过多次迭代清晰、高分辨率的图像。虽然该算法在图像重建方面取得了较好的效果，但对于光照不均问题的解决仍有一定局限性。Duetal提出一种基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworksGANs）和残差块的算法[2]，Jureticetal（VariationalAutoencoder,VAE）进行图像重建[3]。这些算法均在光照本文所提出的光照不均图像超分辨率重建算法（ilmiaton-aware-soutioncosrcnofimae）采用了残差块的结构设计，并结合对抗生成网络的思想，通过多次迭代学习光照信息来提高图像的分辨率和清晰度。具体流程如下：用ISRI算法进行图像重建后，分别使用PSNR和SSIM进行图像质量评价。实验结果表明，ISRIPSNRSSIM相比于传统的插值算15.6%12.4%SRCNN5.7%和7.2%。接着，我们在不同噪声水平（noiselevel）下评估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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