【摘 要】
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单张图像的超分辨率(single-imagesuper-resolution,SISR)重建是一个高度不适定的机器视觉问题。近年来,基于残差与稠密结构的卷积神经网络的SISR方法大放异彩,显著地提升了
【基金项目】
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中央国有资本经营预算项目(财企[2013]470号);国家自然科学基金资助项目(N0.61771191);湖南省科技计划重点项目(2015JC3053);湖南省自然科学基金项目(2017JJ2052);教育部产学合作协同育人项目(201601004010,201701056026);湖南省普通高校教学改革研究项目(湘教通[2016]400号);湖南省研究生创新项目(CX2017B112)
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单张图像的超分辨率(single-imagesuper-resolution,SISR)重建是一个高度不适定的机器视觉问题。近年来,基于残差与稠密结构的卷积神经网络的SISR方法大放异彩,显著地提升了重建的性能。然而残差网络侧重于特征的复用,而稠密连接可以实现对新特征的探索,为了结合两者的优势,本文设计了一种双通道图像超分辨率深度卷积神经网络,将特征映射在第三维度上分割成两条路径,一条以残差的形式进行连接,另一条以稠密的方式进行跳跃连接。同时,在网络末端引入解卷积层来放大特征映射,显著加速了计算,并且直接从低分辨率图像到高分辨率图像之间进行端到端的映射。评估结果表明,本文方案取得了比当前绝大多数网络模型更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)。
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