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提出了一种具有周期激活函数的深单超分辨残差网络.因为周期函数具有处处可微性,可以快速地适应复杂信号,从而将自然图像空间更精确地参数化,并以连续的方式表达图像,减少了超分辨过程中细节的损失,提出的模型,通过降低深度模型的冗余性,融合创新的激活函数,重建的超分辨率图像质量在Peak Signal to Noise Ratio(PSNR)与Structural Similarity(SSIM)标准下均有所提升.