多尺度残差反馈融合网络的单幅图像超分辨率重建

单幅超分辨率重建可以根据一张或多张低分辨率图像生成高分辨率图像。本文提出了一种基于神经卷积网络的单幅图像超分辨率重建算法，以恢复信息丰富的高分辨率图像。该网络由一系列具有低分辨率图像特征的递归密集连接和级联，能够生成强大的特征表示，并充分捕捉多尺度上下文信息。此外，本文设计了一种多级特征融合模块，不仅可以减少深层学习过程中损失的空间信息，还能有效缓解图像伪影问题。通过在Set5等常用数据集上的对比实验结果表明，本文算法均优于同类算法。