【摘 要】
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提出一种基于深度学习的高效单幅图像超分辨率重建方法,增加一个亚像素卷积层和一个替换的级联卷积,即设计一个具有合适深度的卷积神经网络,以保证图像的重建质量,并采用级联
【机 构】
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华侨大学工学院,华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心
【基金项目】
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福建省泉州市高层次人才创新创业项目(2017G036);国家自然科学基金青年基金资助项目(61602191);福建省厦门市科技计划项目(3502Z20173045);华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(17014084010)
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提出一种基于深度学习的高效单幅图像超分辨率重建方法,增加一个亚像素卷积层和一个替换的级联卷积,即设计一个具有合适深度的卷积神经网络,以保证图像的重建质量,并采用级联小卷积核提高运行速度.在标准的公共数据集上进行实验测试,结果表明:与亚像素卷积神经网络(ESPCN)算法相比,所提算法重建的高分辨率图像的质量和速度皆显著提高;将其应用于实际项目中,可端到端地重建低分辨率服装风格图像,获得高分辨率图像.
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