基于卷积神经网的单幅图像超分辨率重建算法

摘要：

为重建边缘清晰平滑的高分辨率图像,提出一种基于卷积神经网的单幅图像超分辨率重建算法.该算法使用固定大小的小卷积核,有效地提取梯度信息;设计深度为6层的卷积神经网,重建出边缘更清晰的图像,在一定程度上抑制了边缘的振铃效应;使用更大的样本库进行训练,避免发生过拟合.实验结果表明,虽然文中算法在Dong的卷积神经网超分辨率重建算法所提供的小训练库上优势不明显;但在ImageNet这类大训练库上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观图像质量评价(如峰值信噪比)上都有更好的表现.

关键词：单幅图像超分辨率重建、卷积神经网、深度学习

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部博士点基金20130005110017

在线出版日期：2017-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1643-1649