基于多路径残差网络交叉学习的图像超分辨率重建

郭锋锋; 马璐

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基于多路径残差网络交叉学习的图像超分辨率重建

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基于残差网络的图像超分辨率重建方法能够获得质量更好的重建图像。而单一路径的残差网络学习不能够充分表达图像的先验映射信息。本文提出一种多路径残差网络交叉学习的图像超分辨重建方法。首先搭建单支增强深度残差网络进行图像超分辨率重建;再根据学习不同变换图像信息的需求扩展为多路径深度残差网络以学习图像不同形式下的信息,增强网络的表达能力;然后设计交叉多路径网络进行交叉学习,共享各网络的中间结果,提高各路径网络信息的利用。通过实验可验证本文所提方法相比其他几种图像超分辨率重建算法获得的结果主客观效果更好。

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来源
《攀枝花学院学报》 |2020年第2期|48-54|共7页
作者
郭锋锋; 马璐;
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作者单位

宿州职业技术学院;

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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
超分辨率; 残差网络; 多路径; 交叉学习; 图像;

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