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为了提高重建图像的分辨率,降低算法的复杂性,保留更多的边缘信息,提出一种改进的残差亚像素卷积神经网络超分辨率图像重建方法。首先,在网络输入与输出之间增加一个新的通道,使卷积网络只学习LR与HR的残差,减少网络冗余。其次,在输出层应用亚像素卷积网络进行上采样,对特征图像重新排列,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,本文方法在分辨率效果、图像纹理、视觉效果等方面均优于经典方法(SRCNN方法和双三次插值方法)。在Set5、Set14、BSD100和DIV2K等常用数据集上的峰值信噪比(PSNR)和结构