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针对目前大多数基于深度学习的图像超分辨率重建方法都不考虑尺度与几何变化的问题,提出基于双层可变形卷积网络的超分辨率图像重建方法。首先,该方法将标准的卷积层替换为可变形卷积层,模拟图像中的简单几何变化过程;其次,利用两个不同尺寸的可变形卷积层构造双层可变形卷积单元,来提取图像在不同尺度下的特征信息;最后,在特征图之间增加残差连接,缓解梯度消失带来的训练难度。实验结果说明该方法比现有的一些重建方法能更好地提取图像的特征信息,提高图像的重建效果。