基于深度学习的图像超分辨率重建优化研究

文章以图像超分辨率重建为研究对象，围绕深度学习方法中的超分辨率卷积神经网络（Super ResolutionConvolutionalNetwork,SRCNN）展开研究，同时引入基于正则化的优化方法。文章首先对SRCNN的基本框架进行深入研究，其次提出一种正则化优化方法，最后采用DIV2K数据集验证优化方法在图像重建任务中的有效性。实验结果表明，采用正则化优化的SRCNN在保真度和结构相似性方面均取得了显著提升。