多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：hq520cyj

【摘要】

：

针对目前提高图像分辨率的卷积神经网络存在的特征提取尺度单一以及梯度消失等问题,提出了多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建方法。采用多尺度特征提取和特征信息融合,解决了对图像细节特征提取不够充分的问题;将局部残差学习和全局残差学习相结合,提高了卷积神经网络信息流传播的效率,减轻了梯度消失现象。在Set5、Set14和BSD100等常用测试集上进行了实验,该方法的实验结果均优于其他5种方法,相比于SR

【作者】

：

李现国冯欣欣李建雄

【机构】

：

天津工业大学电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年07期

【关键词】

：

图像超分辨率重建卷积神经网络残差学习多尺度特征 super-resolution reconstruction Convolution Neural Ne

【基金项目】

：

天津市重点研发计划科技支撑重点项目(18YFZCGX00930)

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