【摘 要】
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近年来,基于CNN的单张图像超分辨(SISR)算法取得了巨大的进步。目前基于CNN的SISR算法都是以单尺度CNN网络为主,但是这种网络结构难以有效利用图像的多尺度信息。针对这一问
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近年来,基于CNN的单张图像超分辨(SISR)算法取得了巨大的进步。目前基于CNN的SISR算法都是以单尺度CNN网络为主,但是这种网络结构难以有效利用图像的多尺度信息。针对这一问题,本文提出了一种基于多尺度方形Densenet(MSR-Densenet)的SISR算法。首先,设计了一种多尺度方形(MSR)网络,使得CNN网络能够有效利用图像多尺度信息;其次,将Densenet的稠密连接思想引入MSR网络,提升算法的收敛性;最后,定义多尺度损失函数,使得算法在测试时能够对网络自适应剪枝以降低计算复杂度。实
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