【摘 要】
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深度卷积神经网络使图像超分辨率在准确性方面得到了很大改善。针对基于卷积神经网络的超分辨率重建方法网络结构简单、收敛速度慢、重建纹理模糊等问题,提出了一种基于残差
【机 构】
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山东工商学院信息与电子工程学院,山东工商学院计算机科学与技术学院,山东工商学院山东省高等学校协同创新中心未来智能计算
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772319,61472227,61602277)资助
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深度卷积神经网络使图像超分辨率在准确性方面得到了很大改善。针对基于卷积神经网络的超分辨率重建方法网络结构简单、收敛速度慢、重建纹理模糊等问题,提出了一种基于残差学习的端对端深层卷积神经网络。该网络由局部残差网络和全局残差网络联合训练得到,增加了网络的宽度,能学习到不同的有效特征。局部残差网络包括特征提取、上采样和多尺度重建3个阶段,通过残差密集块密集连接卷积层提取有效的局部特征,采用多尺度卷积层获得丰富的上下文信息,利于高频信息的恢复;全局残差网络中采用渐进上采样的方式实现不同尺度的图像重建,通过残差学习
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