【摘 要】
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近年来,基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨率重构得到了广泛应用.然而,随着网络不断加深,也同时出现了参数过多、计算代价过大和难以训练等问题.为解决上述问题,提出一
【机 构】
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长沙生产力促进中心,长沙理工大学计算机与通信工程学院,海军航空大学青岛校区
【基金项目】
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国家安全重大基础研究项目(973)(613XXX0301);湖南省教育厅科研项目(17C0043);湖南省自然科学基金项目(2019JJ80105)
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近年来,基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨率重构得到了广泛应用.然而,随着网络不断加深,也同时出现了参数过多、计算代价过大和难以训练等问题.为解决上述问题,提出一种新的深度残差密集网络(DRDN)框架并应用于单幅图像超分辨率重建.首先,网络通过密集连接充分利用了低分辨率图像从浅层到深层的各层特征,为超分辨率重构提供更多的低分辨率图像信息;其次,为了充分融合全局特征信息,通过残差学习的方式进行融合重构,同时为了缓解深层网络带来的训练困难等问题,网络采用多路跳步连接,使误差更加快速地传到各层网络;最后
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