生成対立ネットワーク超解像に基づく計算積分画像再構成

取得効率を向上させ、超高解像度再構成を実現するために、生成対立ネットワーク（GAN）に基づく計算積分画像再構成（CIIR）手法を提案する。まず、スパースカメラアレイを使用して3Dオブジェクトの要素画像アレイを生成する。次に、要素画像アレイを低解像度のスパースビュー画像にマッピングする。最後に、低解像度の3D画像を高解像度の3D画像にアップサンプルするためのライトGAN超解像ネットワークを提示する。バッチ正規化（BN）レイヤーを削除し、基本ブロックを減少させ、インターブロック操作を追加することで、より良い画像詳細と超高解像度画像の迅速な生成が達成できる。実験結果は、提案された手法が画像品質を効果的に向上させ、構造類似度（SSIM）が0.90を超えること、さらには訓練時間を約20％短縮できることを示している。