异构融合网络下超采样图像细节增强仿真

摘要：

针对超采样图像缩放至较小程度分辨率降低,导致原始图片场景中的细节信息丢失等问题,提出了基于异构融合网络的超采样图像细节增强方法.在异构融合网络中,通过双三次插值法采集训练样本,建立一个奇异值算法模型稀疏表示超采样图像;通过差值算法得获取图像初始超分辨率,利用块匹配搜索匹配像素对应点,根据奇异值阈值算法找出匹配最佳的图像,对此做加窗处理后增强超采样图像细节.仿真结果表明,峰值信噪比较高,且结构相似度值接近于1,对图像有很好的细节增强效果.

关键词：异构融合网络;超采样图像;细节增强;差值算法;奇异值算法;超分辨率

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：基于特征建模的陶瓷产品三维设计与可视化国家基金61562063

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：499-503