【摘 要】
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单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室,信息安全等级保护关键技术国家工程实验室,北京工业大学应用数理学院,数字多媒体芯片技术国家重点实验室（北京中星微电子有限公司）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0803705);国家自然科学基金(61572004,61771026);北京市自然基金委-市教委联合资助项目(KZ201910005008);青海省创新平台建设专项(2016-ZJ-Y04)~~
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单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的“粗略”和“细节”特征进行分离,提出一种基于小波域的深度残差网络(DRWSR).不同于其他传统的卷积神经网络直接推导高分辨率图像(HR),该方法采用多阶段学习策略,首先推理出高分辨率图像对应的小波系数,然后重建超分辨率图像(SR).为了获取更多的信息,该方法采用一种残差嵌套残差的灵活可扩展的深度神经网络.此外,提出的神
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