| 双通道单图像超分辨率卷积神经网络 |
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| 引用本文： | 马子骥,卢浩,董艳茹.双通道单图像超分辨率卷积神经网络[J].吉林大学学报(工学版),2019,49(6):2089-2097. |
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| 作者姓名： | 马子骥 卢浩 董艳茹 |
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| 作者单位： | 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;中央国有资本经营预算项目;湖南省科技计划重点项目;湖南省自然科学基金;湖南省普通高等学校教学改革研究项目;湖南省研究生创新项目 |
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| 摘 要： | 基于残差与稠密结构的卷积神经网络的单张图像的超分辨率(SISR)方法显著地提升了重建的性能,然而残差网络侧重于特征的复用,而稠密连接可以实现对新特征的探索,为了结合两者的优势,本文设计了一种双通道图像超分辨率深度卷积神经网络,将特征映射在第三维度上分割成两条路径,一条以残差的形式进行连接,另一条以稠密的方式进行跳跃连接。同时,在网络末端引入解卷积层来放大特征映射,显著加速了计算,并且直接从低分辨率图像到高分辨率图像之间进行端到端的映射。评估结果表明,本文方案取得了比当前绝大多数网络模型更高的峰值信噪比(PSNR)。
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| 关 键 词： | 信息处理技术 超分辨率 残差网络 稠密网络 卷积神经网络 峰值信噪比 |
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