双路多尺度残差网络的图像超分辨率重建

摘要：

针对传统单幅图像超分辨率重建方法出现的边缘特征模糊问题,提出了一种双路多尺度残差网络(BMRN)的重建方法.首先直接对低分辨率图像进行特征提取,较大程度保留特征信息;再构建多个独立的双路多尺度残差网络提取高频信息,其中残差连接的引入可以有效解决网络加深导致的梯度消失问题,双路多尺度结构可以相互补充卷积中的尺度信息,改善网络中的信息流;最后通过上采样操作,得到重建高分辨率图像.在数据集Set5上进行的×3尺度的重建结果表明:与Bicubic、SRCNN和VDSR等传统方法相比,BMRN的平均PSNR/SSIM分别提高了3.37 dB/0.0532、1.01 dB/0.0124和0.09 dB/0.0004.实验数据充分说明:BMRN能够较好的恢复图像轮廓特征,获得了较高的PSNR、SSIM和更好的视觉效果.

关键词：图像超分辨率重建、多尺度卷积、残差网络、亚像素卷积

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高等学校自然科学研究重大项目;国家自然科学基金;国家重点研发计划;国家科技重大专项

在线出版日期：2021-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：107-112,118