資料介紹
為解決當(dāng)前主流圖像超分辨率重建算法對低分辨率圖像中細節(jié)信息利用不夠充分的問題,提出一種基于多尺度反向投影的圖像超分辨率重建算法。使用多個不同尺度的卷積核從淺層特征提取層中提取出不同維度的特征信息,輸入到反向投影模塊后,交替使用升采樣和降采樣來優(yōu)化高分辨率和低分辨率圖像的投影誤差,同時運用殘差學(xué)習(xí)的思想將升釆樣和降釆樣階段提取到的特征使用級聯(lián)的方式進行連接,從而提升圖像的重建效果。實驗結(jié)果表明,在Set5、Setl4和 Urban100數(shù)據(jù)集上,與 Bicubic、 SRCNN、 ESPCN、VDSR和 Lapse5種主流算法相比,該算法的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性均有所提高。
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