新疆大学学报(自然科学版)(中英文)

2021, v.38;No.162(02) 174-190

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基于锯齿空洞残差卷积的单幅图像超分辨率重建研究
Research of Single Image Super-Resolution Reconstruction with Sawtooth Dilated Residual Convolution

李岚;蔺国梁;马少斌;

摘要(Abstract):

针对残差学习的超分辨率重建方法中存在感受野受限、分辨率低、复杂性较高、边缘信息丢失等问题,提出一种锯齿空洞残差卷积的神经网络.首先,基于Res Net网络设计了锯齿空洞卷积,扩大网络的感受野,消除网络的"网格化",并增加跳跃连接,将图像特征传递到更深的网路;然后,通过最后一个卷积层得到与原始图像大小相等的残差图像;最后,将输入LR图像与残差图像进行线性融合输出最终的超分辨率图像.在set5和set14数据集上的实验数据表明:与现有算法相比,本文算法具有更好的重建效果,学习性能有较大提高.

关键词(KeyWords): 残差网络;锯齿空洞卷积;深度学习;图像超分辨率重建

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 2020年甘肃省高等教育教学成果培育项目;; 2019年甘肃省创新创业项目;; 2018年甘肃高等学校科研项目;; 2019年甘肃省教育厅产业支撑引导项目~~

作者(Author): 李岚;蔺国梁;马少斌;

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DOI: 10.13568/j.cnki.651094.651316.2020.07.30.0002

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