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多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法
被引量:
2
1
作者
何一凡
林熠珉
+1 位作者
林佳敏
杜晓凤
《厦门理工学院学报》
2019年第5期47-52,共6页
为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数...
为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。
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关键词
图像重建
超分辨率算法
卷积神经网络
多尺度
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题名
多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法
被引量:
2
1
作者
何一凡
林熠珉
林佳敏
杜晓凤
机构
厦门理工学院计算机与信息工程学院
出处
《厦门理工学院学报》
2019年第5期47-52,共6页
基金
厦门理工学院高层次人才项目(YKJ16018R)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT170418)
+1 种基金
厦门市留学人员科研项目(厦人社[2018]310号)
福建省自然科学基金项目(2019J01854)
文摘
为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。
关键词
图像重建
超分辨率算法
卷积神经网络
多尺度
Keywords
image reconstruction
super-resolution imaging algorithm
convolutional neural network
multi-scale
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法
何一凡
林熠珉
林佳敏
杜晓凤
《厦门理工学院学报》
2019
2
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