【摘 要】
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对于智能驾驶领域中需要在内存受限的情况下得到高质量的超分辨图像的问题,提出一种基于权重八位二进制量化的车载图像超分辨重建算法。基于八位二进制量化卷积设计信息压缩
【基金项目】
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广东省级科技计划项目（x2dxB216005）
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对于智能驾驶领域中需要在内存受限的情况下得到高质量的超分辨图像的问题,提出一种基于权重八位二进制量化的车载图像超分辨重建算法。基于八位二进制量化卷积设计信息压缩模块,减少内部冗余,增强网络内信息流动,提高重建速率。整个网络由特征提取模块、多个堆叠的信息压缩模块和一个图像重建模块构成,并利用插值后超分辨率空间的信息与低分辨率空间重建后的图像融合,在不增加模型复杂度的基础上,提高网络表达能力。网络基于对抗生成网络框架训练,使得到的图片有更好主观视觉效果。实验结果表明,本文方法对车载图像的重建结果峰值信噪比(PSNR)比SRGAN提高0.22dB,同时生成模型大小比LapSRN网络缩小约3倍,重建速度比LapSRN提高约8倍。
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