【摘 要】
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图像超分辨率重建是从低分辨率图像恢复高分辨率图像的一种软件技术,在图像处理领域有着重要的应用。深度学习的出现给图像超分辨率重建带来了新的发展,基于卷积神经网络的超分辨率重建算法展现出了强大的性能,但现有的网络存在没有对残差图像进行有效的利用、网络结构路径单一,图像纹理信息重建能力差、没有对高频和低频信息进行差异化分析的问题。针对以上问题,本文提出了两个超分辨率重建方法:（1）针对基于卷积神经网络的
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图像超分辨率重建是从低分辨率图像恢复高分辨率图像的一种软件技术,在图像处理领域有着重要的应用。深度学习的出现给图像超分辨率重建带来了新的发展,基于卷积神经网络的超分辨率重建算法展现出了强大的性能,但现有的网络存在没有对残差图像进行有效的利用、网络结构路径单一,图像纹理信息重建能力差、没有对高频和低频信息进行差异化分析的问题。针对以上问题,本文提出了两个超分辨率重建方法:（1）针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法没有对残差图像进行有效利用、图像纹理信息重建能力差的问题,提出一种基于多特征融合深度残差网络的超分辨率重建方法（MFFNet）。首先,提出并验证了图像稀疏性与卷积网络之间的定性关系。在此基础上,利用引导映射对残差块进行处理,以加快收敛速度,增强网络对纹理信息的学习能力。其次,通过引入曲率特征和局部损失优化损失函数,提高网络对纹理细节的感知能力。最后,在考虑内容损失函数和引导残差块的基础上,构建了多特征融合深度残差网络。使用DIV2K数据集对网络进行训练,并且与Bicubic、A+、SRCNN、VDSR和EDSR（baseline）等方法进行重建结果的对比。实验结果表明,与其他方法相比,MFFNet在大多数数据集上获得了最优的PSNR和SSIM结果。此外,轮廓的纹理更加清晰,边缘增强,说明在主观视觉上,重建图像的质量也得到了改善。（2）针对现有的网络结构路径单一、没有对高频和低频信息进行差异化分析的问题,提出一种基于多路径融合深度残差网络的超分辨率重建方法（MPFNet）。首先,提出使用两条路径分别学习图像的低频特征和高频特征。在此基础上,采用注意力机制对残差块进行改进,以加强网络不同特征通道对高频特征图像的学习能力,重点学习对特征图像重建更有帮助的高频特征信息,提高网络对图像细节的感知能力。最后,在考虑多路径学习和注意力机制块的基础上,构建了多路径融合深度残差网络。实验结果表明,MPFNet对细节信息的重建能力很好,相比于其它的卷积神经网络模型有着更好的PSNR和SSIM评价结果。本文对超分辨率重建的背景、研究现状、相关基础知识的理论分析进行了介绍,提出了两个新的深度残差网络进行图像超分辨率重建。本论文有图41幅,表7个,参考文献62篇
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