典型文献
基于改进EDSR的轻量化机载图像超分辨率算法
文献摘要：
近年来,高分辨率数字化显示器广泛应用于机载座舱中,受限于特定波段图像传感器的性能以及视频传输链路等因素,到达显示器端的机载传感器图像的分辨率往往低于显示器分辨率.这些图像直接显示时有效显示区域较小,不方便观察;简单的插值算法放大又会导致画面模糊;而超分辨率(SR)重建技术在放大图像的同时,预测了图像细节,从而提升图像的分辨率.目前,基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率算法凭借其卓越的重建效果(PSNR及SSIM)成为最先进的SR算法;现有的SR算法存在网络结构复杂、参数量大、计算消耗资源大等问题,难以在机载嵌入式环境下实时实现.针对以上问题,提出一种轻量化超分辨率算法C-EDSR,在重建效果基本不降低的情况下,大幅减少计算量,为进一步在机载嵌入式环境下实时实现SR算法奠定了基础.实验表明:所提算法与EDSR相比,PSNR值平均降低0.026 dB,SSIM值平均降低0.000176,计算量减少61.1％.
文献关键词：
超分辨率;卷积神经网络;轻量化;机载环境
中图分类号：
作者姓名：
王辰北;张海军;王浩然
作者机构：
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南 洛阳 471000;光电控制技术重点实验室,河南 洛阳 471000
文献出处：
引用格式：
[1]王辰北;张海军;王浩然-.基于改进EDSR的轻量化机载图像超分辨率算法)[J].电光与控制,2022(10):39-43,70
A类：
B类：
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AB值：
0.262777
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