基于Softplus+HKELM的彩色图像超分辨率算法

摘要：

在极限学习机网络结构中,对于隐藏层节点,一般都采用Sigmoid激活函数.为了使基于极限学习机的彩色图像超分辨率算法具有更快的学习速度,更好的泛化能力,论文提出一种具有生物学激活模型且有一定稀疏表达能力的Soft?plus激活函数与学习能力更好的HKELM相结合的彩色图像超分辨率算法.实验证明,与传统的极限学机相比,基于Soft?plus+HKELM的彩色图像超分辨率算法不仅具有更好的泛化能力,而且最大程度降低了极限学习机训练的复杂度,提高了超分辨算法的实时应用性.

关键词：极限学习机、Softplus激活函数、图像超分辨率、质量评估

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省重点研发计划项目;西安邮电大学研究生创新基金项目

在线出版日期：2020-05-07（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：153-157