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题名基于混合深度卷积网络的图像超分辨率重建
被引量：9
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作者
胡雪影
郭海儒
朱蓉
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机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
嘉兴学院数理与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第7期2069-2076,共8页
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基金
浙江省重点研发计划项目(2019C03099)
浙江省自然科学基金资助项目(LY19F020017)。
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文摘
针对传统图像超分辨率重建方法存在的重建图像模糊、噪声量大、视觉感差等问题,提出了一种基于混合深度卷积网络的图像超分辨率重建方法。首先,在上采样阶段将低分辨率图像放缩至指定大小;然后,在特征提取阶段提取低分辨率图像的初始特征;接着,将提取到的初始特征送入卷积编解码结构进行图像特征去噪;最后,在重建层用空洞卷积进行高维特征提取与运算,重建出高分辨率图像,并且使用残差学习快速优化网络,在降低噪声的同时,使重建图像的清晰度及视觉效果更优。在Set14数据集放大尺度×4的基准下,将所提方法与双三次插值(Bicubic)、锚定邻域回归(A+)、超分辨卷积神经网络(SRCNN)、极深度超分辨网络(VDSR)、编解码网络(REDNet)等超分辨率重建方法进行对比。在超分辨实验中,所提方法与对比方法比较,峰值信噪比(PSNR)分别提升了2.73 dB、1.41 dB、1.24 dB、0.72 dB和1.15 dB,结构相似性(SSIM)分别提高了0.0673,0.0209,0.0197,0.0026和0.0046。实验结果表明,混合深度卷积网络能够有效地对图像进行超分辨率重建。
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关键词
图像超分辨率重建
图像特征去噪
混合深度卷积网络
反卷积
空洞卷积
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Keywords
image super-resolution reconstruction
image feature denoising
hybrid deep convolutional network
deconvolution
dilated convolution
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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