【摘 要】
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图像作为记载信息的载体,在实际生活中占据着十分重要的地位。对于图像来说,分辨率的高低决定着其质量的好坏,分辨率越高,图像质量就越好,所包含的信息也就越多,这对于后续的处理和应用是有利的。在实际图像获取中,由于受到硬件成本、技术发展等多方面因素影响,所得到图像的分辨率有时并不符合实际需求。为了获得更高分辨率的图像,人们开始利用多种方式来解决这一问题,但是通过改善硬件的成本过高,于是将更多目光放在通过
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图像作为记载信息的载体,在实际生活中占据着十分重要的地位。对于图像来说,分辨率的高低决定着其质量的好坏,分辨率越高,图像质量就越好,所包含的信息也就越多,这对于后续的处理和应用是有利的。在实际图像获取中,由于受到硬件成本、技术发展等多方面因素影响,所得到图像的分辨率有时并不符合实际需求。为了获得更高分辨率的图像,人们开始利用多种方式来解决这一问题,但是通过改善硬件的成本过高,于是将更多目光放在通过的软件方式来实现。卷积神经网络(CNN)有着优秀的特征处理能力,可以有效的学习图像特征信息,这对于图像的超分辨率重建是有利的。在本文中,基于卷积神经网络,设计了双路多尺度残差网络(BMRN)和多尺度交叉融合网络(MSCM)两种方法,实现单幅图像的超分辨率重建。主要的工作如下:BMRN由特征提取、非线性映射和重建三部分结构组成。首先在特征提取中,直接对低分辨率图像进行处理,提取图像中的特征信息;在非线性映射中,构建由多个独立子网络组成的双路多尺度残差网络结构,用于提取高频信息,并引入了残差连接,保证网络的稳定性,双路多尺度结构可以互补卷积中的尺度信息,改善网络中的信息流,提升网络的效率;在最后的重建中,利用亚像素上采样卷积,得到最终重建的高分辨率图像。仿真实验表明,相较于Bicubic、SRCNN和VDSR等重建方法,BMRN方法在主观和客观评价指标上有着明显的优势,重建图像的边缘特征以及锐化效果最佳。MSCM是对BMRN方法的改进,同样由三部分结构组成。在特征提取中,利用多种尺度的卷积来处理输入的低分辨率图像;非线性映射部分由级联的五个交叉合并模块组成,每个模块由级联的三个残差双分支合并而成,以此促进不同分支中的信息集成,在模块中还使用了残差连接和密集连接,维持了网络的稳定,避免出现梯度消失现象;在重建部分中,采用改进的亚像素上采样模块来实现,通过结合外部残差和全局残差来弥补特征细节的损失。仿真实验表明,与BMRN方法相比较,MSCM方法的重建效果更好,主观和客观评价指标数值均达到最优。图[42]表[8]参[91]
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