【摘 要】
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针对现有单图像超分辨率重建时主要采用的简单链式堆叠的单一网络存在层间联系弱、网络关注点单一以及分层特征不能充分利用等问题,提出了一种复合的深度神经网络用于提升图
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,中国科学院云南天文台,河南理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11873027)
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针对现有单图像超分辨率重建时主要采用的简单链式堆叠的单一网络存在层间联系弱、网络关注点单一以及分层特征不能充分利用等问题,提出了一种复合的深度神经网络用于提升图像超分辨重建性能。该方法首先使用特征提取层提取低分辨率图像的初始特征;再将初始特征分别送入两个子网络,一个子网络负责图像细节的提取与运算,另一子网络负责图像噪声降解与消除;然后将两个子网络输出的深层次抽象特征与初始特征相结合,最后通过重建层获得超分辨率图像。以峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)为评价指标,在Set14测试集上使用放大因子
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