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一种基于融合的单幅图像超分辨率重建

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图像超分辨率重建是由一幅或者多幅低分辨率图像序列重建与之对应的高分辨率图像.高分辨率图像具有更高像素密度,可以提供更多的图像细节,这些细节往往在一些具体应用场景中起到关键性作用.针对单幅低分辨率重建超分辨率应用问题,提出了一种基于图像融合的方法,该方法选取两种或者两种以上利用生成对抗网络算法进行超分辨率图像的重建算法,然后对它们各自重建的图像进行图像融合.图像融合使用将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像.融合能利用两幅(或多幅)图像在时空上的相关性及信息上的互补性,可以使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰的描述,从而更有利于人眼的识别.借鉴了集成学习的思想,该文使用BasicSR、SRGAN和ESRGAN这三种超分辨率重建算法生成的超分辨率图像进行两两交叉融合进行仿真实验.实验结果表明,这种利用不同生成对抗网络重建的超分辨率图像进行融合简单有效,融合后的超分辨率图像质量在两个指标上PSNR和SSIM上总体优于融合前的图像质量.
Single Image Super-resolution Reconstruction Based on Image Fusion

苏进胜、张明军、俞文静

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广州软件学院 网络技术系,广东 广州 510990

超分辨率重建 图像融合 深度学习 卷积神经网络 生成对抗网络

2018年广东省普通高校特色创新项目2020年广东省省级创新强校工程科研项目2020年信息技术新工科产学研联盟人工智能课程教学试点项目2019年广州软件学院科学研究项目2020年广州软件学院院级质量工程建设项目

2018KTSCX3412020KTSCX213AEEE2020JG001KY201921ZYGXK202007

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.05.009

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(5)
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