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基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像

来源 :五邑大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：Jianhcn

【摘 要】

：

为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.

【作 者】

：

应自炉 龙祥 

【机 构】

：

五邑大学智能制造学部

【出 处】

：

五邑大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年03期

【关键词】

：

高频信息 特征补偿 密集型卷积神经网络 残差网络 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61771347,61072127,61372193);广东省自然科学基金资助项目(S2013010013311,10152902001000002,S2011010001085,S2011040004211)

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为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.

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