深度反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率算法
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圖像超分辨率一直是底層視覺領域的研究熱點?，F(xiàn)有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法直接利用傳統(tǒng)網(wǎng)絡模型，未對圖像超分辨率屬于回歸問題這一本質進行優(yōu)化，其網(wǎng)絡學習能力較弱，訓練時間較長，重建圖像的質量仍有提升空間．針對這些問題，本文提出了基于深度反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率算法，該算法利用反卷積層對低分辨率圖像進行上采樣處理，再經(jīng)深度映射消除由反卷積層造成的噪聲和偽影現(xiàn)象，使用殘差學習降低網(wǎng)絡復雜度，同時避免了因網(wǎng)絡過深導致的網(wǎng)絡退化問題．在Set5、Set14等測試集中。本文算法的PSNR、SSIM、IFC三項評價指標皆優(yōu)于FSRCNN。重建圖像的視覺效果同樣驗證了本文算法出色的性能。
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