典型文献
一种改进残差网络的图像超分辨率重建
文献摘要：
针对图像超分辨率重建的卷积神经网络存在单一尺度特征提取及感受野小等问题,提出一种改进的多尺度特征提取融合空洞残差网络的单幅图像超分辨率重建方法.在网络初始阶段采用多尺度特征提取模块,改进了图像高频有用信息提取不充分的问题;网络中间阶段采用6个不同扩张率的空洞残差块串联,增大感受野的同时消除"网格"化效应,提升图像细节信息的传播效率.在Set5、Set14和BSD100数据集上的实验结果表明:该方法的重建结果均优于其他3种算法.与VDSR方法相比,平均PSNR提升了0.23 dB,平均SSIM提升了0.0147;与Bicubic方法相比,平均PSNR提升了2.39 dB,平均SSIM提升了0.0603.
文献关键词：
多尺度特征提取;空洞残差;扩张率;图像超分辨率重建;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李岚;张云;杜佳;尹喆
作者机构：
兰州文理学院 数字媒体学院,甘肃 兰州 730010
文献出处：
引用格式：
[1]李岚;张云;杜佳;尹喆-.一种改进残差网络的图像超分辨率重建)[J].兰州文理学院学报（自然科学版）,2022(05):44-49,66
A类：
B类：
残差网络,图像超分辨率重建,一尺,感受野,空洞残差,单幅图像超分辨率,重建方法,初始阶段,多尺度特征提取模块,信息提取,扩张率,残差块,细节信息,传播效率,Set5,Set14,BSD100,VDSR,PSNR,dB,SSIM,Bicubic
AB值：
0.265321
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