【摘 要】
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在计算机图像处理问题中,图像超分辨率（Super-Resolution,SR）采用数学模型计算的方式在尽可能保留图片原有纹理细节的情况下,将低分辨率（LowResolution,LR）图像转换成高分辨率（High-Resolution,HR）图像。研究表明,基于深度学习图像超分辨率方法的性能会随着网络宽度和层数的增多而提高,然而这些算法仍然面临一系列问题:1.单纯增加神经网络的深度或宽度会带来梯度
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在计算机图像处理问题中,图像超分辨率（Super-Resolution,SR）采用数学模型计算的方式在尽可能保留图片原有纹理细节的情况下,将低分辨率（LowResolution,LR）图像转换成高分辨率（High-Resolution,HR）图像。研究表明,基于深度学习图像超分辨率方法的性能会随着网络宽度和层数的增多而提高,然而这些算法仍然面临一系列问题:1.单纯增加神经网络的深度或宽度会带来梯度消失、梯度爆炸、参数量明显增加等问题。2.单一的残差网络结构并没有充分利用浅层卷积层提取的特征信息,这会导致原始图像的特征信息提取不完整,在重建高分辨率图像时丢失原始图像的细节信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于残差块密集连接特征融合的超分辨率模型。该模型将残差块提取的特征密集连接,因此可以聚合更多具有代表性的图像特征用于超分辨率图像的重建,从而生成更准确的SR结果。该模型主要机制如下:（1）残差块机制。本文提出的框架重新组织堆叠的残差模块,其中最后一个残差块覆盖前三个残差块,以减轻训练难度,然后前三个块的残差特征通过局部残差与最后一个残差块的输出堆叠在一起。接下来,将这四个卷积层输出的特征图在深度方向堆叠起来,最后使用1×1的卷积核对其进行融合来降低输出维度并生成更具代表性的图像特征。（2）密集连接机制。VDSR（Very Deep Convolution Networks Super-Resolution）中使用了跳跃连接,将输入数据和最终重建层连接起来。VDSR实现了较好的SR结果。然而,VDSR中只采用了一个跳跃连接,这不能充分发挥跳跃连接的优点。本文尝试在残差块间引入更多跳跃连接,用于图像恢复任务。（3）特征融合机制。本文在残差块内部和图像重建层分别加入了局部特征融合和全局特征融合机制。该机制能够充分保留残差及残差块在各个层次提取的关键特征,以补全特征图在深度神经网络传递过程中遗失的细节信息。本文使用数据集DIV2K训练超分辨率模型,并且在业界公认的测试集上对其进行测试。实验结果表明在本文提出的各个机制相互配合共同作用下提高了超分辨率图像重建的性能。在峰值信噪比和结构相似度评价指标上都超越目前大多数主流模型,尤其是在结构相似度上,本文提出的模型在BSDS100测试集上相比DRRN提升了12.7%。
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