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基于双分支融合的反馈迭代金字塔去模糊和超分辨率算法

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针对低分辨率模糊图像实施超分辨率重建后出现大量伪影和边缘纹理不清晰问题,提出了一种双分支融合的反馈迭代金字塔算法.首先采用不同的分支模块分别提取低分辨率模糊图像中潜在的去模糊特征和超分辨率特征信息;然后采用自适应融合机制将两种不同性质的特征进行信息匹配,使网络在去模糊和超分辨率重建模块中更加关注模糊区域;其次使用迭代金字塔重建模块将低分辨率模糊图像渐进重建为逼近真实分布的超分辨率清晰图像;最后重建图像通过分支反馈模块生成清晰低分辨率图像,构建反馈监督.在GOPRO数据集中与现有算法的对比实验结果表明,所提算法能够生成纹理细节更加清晰的超分辨率图像.
Iterative pyramid deblurring and super-resolution network based on dual-branch fusion feedback

王峰、蔡立志、张娟

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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620

上海计算机软件技术开发中心,上海201112

去模糊 超分辨率 残差网络 金字塔网络 深度学习

国家自然科学基金资助项目

61772328

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0570

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
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