【摘 要】
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为了提高图像超分的质量,将双层卷积神经网络去噪模块嵌入到图像超分任务中,给出去噪先验驱动的深度神经网络图像超分方法。图像去噪模块可以快速灵活地处理不同水平的噪声,所提出的图像超分网络可以很好地实现图像超分复原。用训练好的网络对双三次下采样和高斯下采样的低分辨率图像进行超分测试,复原的高分辨率图像比使用其他图像超分方法具有较高的PSNR值和SSIM值。
【机 构】
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中国传媒大学数据科学与智能媒体学院
【基金项目】
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中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUC2019A002,CUC2019B021)。
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为了提高图像超分的质量,将双层卷积神经网络去噪模块嵌入到图像超分任务中,给出去噪先验驱动的深度神经网络图像超分方法。图像去噪模块可以快速灵活地处理不同水平的噪声,所提出的图像超分网络可以很好地实现图像超分复原。用训练好的网络对双三次下采样和高斯下采样的低分辨率图像进行超分测试,复原的高分辨率图像比使用其他图像超分方法具有较高的PSNR值和SSIM值。
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