基于多通道极深卷积神经网络的图像超分辨率算法

黄伟; 冯晶晶; 黄遥

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基于多通道极深卷积神经网络的图像超分辨率算法

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卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重构中存在网络结构较浅、可提取特征较少和细节重构效果不显著等问题.为此,提出一种基于多通道极深CNN的图像超分辨率算法,分别对原始低分辨率图像进行3种插值和3种锐化等预处理操作,并以多通道图像作为CNN的输入层数据.通过重新调整卷积核大小以加深网络结构,使得输入层数据在极深的CNN模型中训练重构高分辨率图像.实验结果表明,与Bicubic、SRCNN和MC-SRCNN等算法相比,该算法的峰值信噪比和视觉效果均较好.

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来源
《计算机工程》 |2020年第9期|242-247253|共7页
作者
黄伟; 冯晶晶; 黄遥;
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作者单位

郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002;

郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002;

郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 超分辨率重构; 多通道图像; 卷积核; 极深网络;

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