基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>919 K
標簽： 超分辨率重建 多層次特征提取 多尺度特征融合
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文檔介紹： 針對目前基于深度學習的超分辨率算法特征提取較為單一,、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且參數(shù)龐大的問題,，提出了一種基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法。該算法采用了多層次特征提取的方式,，首先提取圖像的淺層特征,；其次，使用包含多個并行卷積的深層特征提取模塊提取圖像的深層特征,。設(shè)計了一種帶學習權(quán)重的多尺度特征融合重建模塊,，以充分利用提取出的多層次信息重建圖像。實驗結(jié)果表明,，其重建圖像的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性在多數(shù)情況下領(lǐng)先于目前主流算法,；與對比算法相比，在參數(shù)量和運算時間上均保持領(lǐng)先,，證明了網(wǎng)絡(luò)的輕量化特性,。
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