【摘 要】
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针对FSRCNN模型中存在的特征提取不充分和反卷积带来的人工冗余信息的问题,本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像超分辨率重建算法.首先设计了一种多尺度融合的特征提取通道,解决对图像不同尺寸信息利用不充分问题;其次在图像重建部分,采用子像素卷积进行上采样,抑制反卷积层带来的人工冗余信息.与FSRCNN模型相比,在Set5和Set14数据集中, 2倍放大因子下的PSNR值和SSIM值平均提高
【基金项目】
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河南省科技研发项目（212102210078,212102310548）；
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针对FSRCNN模型中存在的特征提取不充分和反卷积带来的人工冗余信息的问题,本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像超分辨率重建算法.首先设计了一种多尺度融合的特征提取通道,解决对图像不同尺寸信息利用不充分问题;其次在图像重建部分,采用子像素卷积进行上采样,抑制反卷积层带来的人工冗余信息.与FSRCNN模型相比,在Set5和Set14数据集中, 2倍放大因子下的PSNR值和SSIM值平均提高了0.14 d B、0.001 0,在3倍放大因子下平均提高0.48 dB、0.009 1.实验结果表明,本文算法可以更大程度的保留图像纹理细节,提升图像整体重建效果.
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