典型文献
基于反向投影的倒N型轻量化网络图像超分辨率重建
文献摘要：
针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法通过增加神经网络的深度提高图像超分辨率重建性能,造成网络模型复杂度提高和参数量过大的问题,提出一种基于反向投影的倒N型轻量化网络图像超分辨率重建算法.首先使用初始卷积块提取低分辨率图像的浅层特征;然后通过基于反向投影的倒N型网络的2轮逐步的模型压缩和反倒N型网络的2轮逐步的模型恢复,提取低分辨率图像的深层特征;再将提取到的深层特征和浅层特征通过全局残差学习相结合并被上采样模块放大到期望输出的重建图像尺寸;最后使用重建模块进行超分辨率图像重建.对Set5,Set14,BSDS100和Urban100测试集进行实验的结果表明,所提算法比对比算法拥有更轻量化的网络结构,重建的超分辨率图像不仅有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),而且重建的超分辨率图像具有更好的视觉效果.
文献关键词：
超分辨率重建;深度学习;倒N型网络;反向投影
中图分类号：
作者姓名：
宋昭漾;赵小强;惠永永;蒋红梅
作者机构：
兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 730050;甘肃省工业过程先进控制重点实验室 兰州 730050;兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]宋昭漾;赵小强;惠永永;蒋红梅-.基于反向投影的倒N型轻量化网络图像超分辨率重建)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(06):923-932
A类：
B类：
反向投影,轻量化网络,网络图像,图像超分辨率重建,重建算法,模型复杂度,参数量,量过大,低分辨率图像,模型压缩,反倒,深层特征,取到,残差学习,上采样,样模,到期,期望输出,重建图像,图像尺寸,超分辨率图像重建,Set5,Set14,BSDS100,Urban100,测试集,对比算法,更轻,峰值信噪比,PSNR,结构相似度,SSIM,视觉效果
AB值：
0.299838
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