基于深度残差网络的图像超分辨率重建

杨梦薇; 肖秦琨; 朱毅琳

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基于深度残差网络的图像超分辨率重建

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近年来，伴随着人们对深度学习技术的不断钻研，人们可以越来越娴熟地使用深度学习实现图像超分辨率重建。针对多数网络训练时间长、重建高频细节缺失严重等问题，使用基于残差学习的图像超分辨率重建方法。网络通过残差学习的策略，加快网络的学习和收敛的速度，在残差网络的基础上，加入分数阶傅里叶变换最大限度恢复图片细节信息，将LR图像与使用网络学习得到残差图像相结合得出最终重建的HR图像。最终实验结果验证，与其他相关超分辨率重建算法相比，提出的方法得出的评价指标峰值信噪比（PSNR）与结构相似性（SSIM）值高于其他算法，重建效果更好一些。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第4期|170-175|共6页
作者
杨梦薇; 肖秦琨; 朱毅琳;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 图像超分辨率重建; 残差学习; 分数阶傅里叶变换;

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