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深度反卷積神經網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。現有基于卷積神經網絡的方法直接利用傳統網絡模型,未對圖像超分辨率屬于回歸問題這一本質進行優化,其網絡學習能力較弱,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網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,再經深度映射消除由反卷積層造成的噪聲和偽影現象,使用殘差學習降低網絡復雜度,同時避免了因網絡過深導致的網絡退化問題.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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