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一种基于多通道极深CNN的图像超分辨算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:4.18 MB | 2021-03-23

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　　卷积神经网络（CNN）在单幅图像超分辨率重构中存在网络结构较浅、可提取特征较少和细节重构效果不显著等问题。为此，提出一种基于多通道极深CNN的图像超分辨率算法，分别对原始低分辨率图像进行3种插值和3种锐化等预处理操作，并以多通道图像作为CNN的输入层数据。通过重新调整卷积核大小以加深网络结构使得输入层数据在极深的CNN模型中训练重构高分辨率图像。实验结果表明，与 Bicubic、 SRCNN和MC- SRCNN等算法相比，该算法的峰值信噪比和视觉效果均较好。

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