【摘 要】
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针对模型VDSR,收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,网络中存在的冗余性等问题,本文提出一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建的方法(DCSR)。首先DCSR省去预处
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
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针对模型VDSR,收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,网络中存在的冗余性等问题,本文提出一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建的方法(DCSR)。首先DCSR省去预处理,直接在低分辨率图像上提取浅层特征,最后使用亚像素卷积对图像进行放大。其次通过使用跳跃级联块可以充分的利用每个卷积层提取到图像特征,实现特征重用,减少网络的冗余性。网络的跳跃级联块可以直接从输出到每一层建立短连接,加快网络的收敛速度,缓解梯度消失问题。实验表明,在几种公开的数据集上,该算法的PSNR,SSIM均高于现有的几种算法,充分说明了该算法的出色性能。
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