基于增强隐式神经表示的图像超分辨算法研究

隐式神经表示为数字图像的连续表示提供了一种方法,该方法已成功应用于图像超分辨任务中,并能够取得良好的性能。但是,由于其像素级采样的插值策略,导致权重分配失衡,使得恢复出的高分辨率图像边缘、纹理过平滑;同时由深度网络提取的特征图存在底层特征失真的问题。针对上述问题,本文提出一种基于增强隐式神经表示的图像超分辨重构算法(WCESR)。方法中引入权重修正模块,学习局部面积权重与全局结构权重的关系,缓解权重分配失衡现象;同时引入低分辨图像的边缘特征,扩展由深度神经网络得到的深层图像特征,产生锐利的边缘。通过大量对比实验和消融实验证明:本方法可以得到与现有算法相当甚至更好的效果。

风雪蓝关

深冬,北风凛冽,枯叶盘旋,衰草瑟瑟,长安城静静地矗立在傍晚暗淡的天光里.皇宫中时时可见断瓦残垣,安史之乱留下的创伤,依稀可见.宫门前的几棵历经沧桑的柳树,强打起精神,注视着王朝的兴衰.