基于可逆卷积神经网络的图像超分辨率重建方法

朱泓宇; 谢超

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基于可逆卷积神经网络的图像超分辨率重建方法

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为了提升低分辨率图像的分辨率,从而提升图像观感、达到补充图像细节的效果,提出了一种基于可逆神经网络的图像超分辨率算法.该方法将输入图像的像素值缩小至[0,1]后,通过构建一个深层残差网络学习不同降采样图像之间的映射,然后输入可逆神经网络进行超分辨率重建.与传统的超分辨率方法相比,本方法在主观与客观评价得分上都有相对明显的提升.

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来源
《林业机械与木工设备》 |2021年第3期|20-25|共6页
作者
朱泓宇; 谢超;
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作者单位

南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037;

南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超分辨率重建; 可逆神经网络; 残差学习;

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