【摘 要】
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将深度网络模型应用在图像超分辨率上取得了很大的成功,并且已经证明了在将低分辨率图像重建成高分辨率图像的重建质量上深度网络模型普遍高于传统的算法。为了进一步提高图
【机 构】
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沈阳航空航天大学电子信息工程学院,上海航天电子技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671037);上海航天科技创新基金(SAST2016090)资助
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将深度网络模型应用在图像超分辨率上取得了很大的成功,并且已经证明了在将低分辨率图像重建成高分辨率图像的重建质量上深度网络模型普遍高于传统的算法。为了进一步提高图片的重建质量,文中提出了全局残差递归网络。通过优化经典的残差网络,提出全局残差块特征融合和局部残差块特征融合,让模型产生“自适应”更新权值的思想,改善信息流。结合L1代价函数,ADAM优化器进一步提高了训练的稳定性,并通过DIV2K训练集来训练模型。通过PSNR/SSIM图像重建指标来评价图片重建质量,在SSIM指标中,所提模型最高可达0.94,优
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