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首页 > 论文 > 光学学报 > 39卷 > 06期(pp:0610001)

基于多尺度递归网络的图像超分辨率重建

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摘要

针?#38405;?#21069;基于卷积神经网络的图像超分辨率算法存在特征提取尺度单一、重建图像纹理模糊等问题,提出了一种基于多尺度递归网络的图像超分辨率网络模型。该模型主要由多个多尺度特征?#25104;?#21333;元级联而成,每个单元分别包含一组不同尺度的特征提取层、一个融合层以及一个特征?#25104;?#23618;。特征提取直接在原始低分辨率图像上进行,最后采用亚像素卷积重构高分辨率图像。训?#26041;錐问?#29992;Adam优化方法加速网络模型的收敛。实验结果表明,所提算法取得了较好的超分辨率结果,主观视觉效果明显提升,图像纹理清晰边?#31561;?#21033;,在Set5、Set14、BSD100以及Urban100等常用测试集上的客观评价指标(PSNR和SSIM)均高于现有的几种主流算法。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201939.0610001

作者单位:

    合肥工业大学
    特种显示技术教育部重点实验室,合肥工业大学光电技术研究院
    合肥工业大学
    合肥工业大学
    特种显示技术教育部重点实验室,合肥工业大学光电技术研究院

引用该论文

吴磊,吕国强,薛治天,盛杰超,冯奇斌. 基于多尺度递归网络的图像超分辨率重建[J].光学学报,2019,39(06):0610001.

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