【摘 要】
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为了学习更加准确的超分辨率重建网络模型,在受到传统的基于重建算法中图像先验信息的启发下,提出一种基于深度学习局部与非局部特性的单幅图像超分辨率重建算法。该算法包含
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61801316);国家博士后创新人才支持计划(No.BX201700163)
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为了学习更加准确的超分辨率重建网络模型,在受到传统的基于重建算法中图像先验信息的启发下,提出一种基于深度学习局部与非局部特性的单幅图像超分辨率重建算法。该算法包含局部网络与非局部网络两个模块。首先,引入一种非局部相似性模块来搜索图像相似性信息,并将其嵌入至残差学习中构成非局部残差块,从而构建非局部网络;然后,在此基础上,以局部残差模块作为主要模块,搭建局部网络。网络末端设置亚像素卷积层以提升特征的分辨率。实验结果表明,该算法重建的图像细节更加丰富,在提升低分辨率图像质量上有较好的效果。
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