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基于高斯模糊的CNN的单幅图像超分辨率重建算法

SUPER-RESOLUTION RECONSTRUCTION ALGORITHM OF SINGLE IMAGE BASED ON CNN WITH GAUSSIAN BLUR

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近几年卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建工作中取得了很大的进步,但是大部分基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨重建算法是建立在低分辨率图像由高分辨率图像通过双三次插值法下采样取得的前提下,当这个假设不成立时,图像重建的客观评价指标PSNR以及主观的视觉效果就会较差.针对此问题,提出一种基于高斯模糊的CNN的单幅图像超分辨率重建算法,通过在图像输入网络前,将原始低分辨率图像与高斯模糊核进行卷积,并进行低频信息融合以增强网络的泛化能力,使用亚像素卷积法把图像上采样到目标图像大小,进而消减网络的参数数量,提升运算速度.实验结果表明,该算法在不同放大倍数下的重建效果均优于传统算法.

张华成、纪飞、钟晓雄、陆瑛

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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 广西 桂林 541000

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单幅图像超分辨率重建 卷积神经网络 高斯模糊核 亚像素卷积

广西自然科学基金广西自然科学基金

2016GXNSFBA3800102017GXNSFAA198192

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.035

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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