10.3969/j.issn.1001-2400.2018.04.027
一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法
针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法.该算法通过构建多映射网络,极大地丰富了图像在聚合高分辨图像时的特征维度.同时在重建模块的卷积层后引入全变分正则项,结合误差反向传播算法,可有效地对解空间约束,从而提取出精确、有效的特征,丰富重建图像的细节信息.在常用数据集上的实验结果表明,该算法生成的网络模型获得了更好的超分辨率结果,主观视觉评价和客观衡量指标有一定的改进,有效地提高了图像的分辨率.
图像处理、超分辨率、多映射卷积神经网络、变分约束
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61701524,61372167
2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
155-160
