图像超分辨率SR网络上采样层研究

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随着计算机科学技术与图像处理技术的迅猛发展,用图像超分辨率算法提高图像分辨率,在很多应用场景下都具有极其重要的意义和价值。图像超分辨率(SR,Super-Resolution)是一种从一幅或者一组低分辨率(Low Resolution,LR)图像中重建恢复为对应的高分辨率(High Resolution,HR)图像的算法,目前主流的图像超分辨率算法是超分辨率神经网络,包括FSRCNN,Lap SRN和ESPCN等,其中FSRCNN参数量小,重建效果一般;Lap SRN参数量很大,重建效果较好;ESPCN参数量小,重建效果介于两者之间。针对ESPCN模型重建效果不够好的问题,本文对其上采样层进行优化,包括替换上采样方法和使用级联上采样层两个方面,使用Tensorflow进行实验。实验结果表明,采用级联的反卷积层作为上采样层的优化方案可以达到更好的重建效果,重建图像的峰值信噪比PSNR为27.9db,比原始低分辨率图像的峰值信噪比PSNR提升了3.8db,比Bicubic插值法提升了2.1db,比原ESPCN模型提高了0.27db。
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