基于多尺度级联残差网的图像超分辨算法
郭锐
金立左
袁晓辉
1.东南大学自动化学院 江苏南京2100962.东南大学自动化学院 江苏南京2100963.东南大学自动化学院 江苏南京210096
摘要：图像超分辨是图像处理的重要研究方向,在数字高清,卫星成像,视频监控,生物医学图像分析等领域应用广泛.为了提高超分辨图像的质量,提出了一种多尺度融合的残差块级联卷积神经网络模型,建立了从低分辨图像到高分辨图像的映射.在训练模型时,使用图像的高维特征作为损失函数,意在衡量图像的视觉效果.对比实验结果表明,算法在纹理细节与整体视觉效果都有较好提升.
关键词：超分辨重建卷积神经网络深度学习残差学习
资助基金：装备预研项目(9140C460302130C46173)国家自然科学基金(61402426)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 84-87,90 )
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