深度学习下的高效单幅图像超分辨率重建方法

摘要：

提出一种基于深度学习的高效单幅图像超分辨率重建方法,增加一个亚像素卷积层和一个替换的级联卷积,即设计一个具有合适深度的卷积神经网络,以保证图像的重建质量,并采用级联小卷积核提高运行速度.在标准的公共数据集上进行实验测试,结果表明:与亚像素卷积神经网络(ESPCN)算法相比,所提算法重建的高分辨率图像的质量和速度皆显著提高;将其应用于实际项目中,可端到端地重建低分辨率服装风格图像,获得高分辨率图像.

关键词：深度学习、超分辨率重建、卷积神经网络、亚像素卷积、风格转移

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省泉州市高层次人才创新创业项目2017G036;国家自然科学基金青年基金资助项目61602191;福建省厦门市科技计划项目3502Z20173045;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目17014084010

在线出版日期：2019-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：668-673