双路径反馈网络的图像超分辨重建算法

• 作者: 廖晓东 沈江红 陶状
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 超分辨率重建 双路径反馈网络 残差稠密网络 特征融合 卷积层
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 字数: 3544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007344

摘要

图像超分辨率重建在安防系统,小目标检测以及医学图像等有着广泛的应用.本文提出一种双路径反馈网络来提高图像超分辨重建的性能.在双路径网络中,一条路径采用深度残差稠密网络学习重建图像的高频信息,另一条路径直接在输入图像上通过亚像素卷积层上采样到所需分辨率来给重建图像提供低频信息,然后将两条路径得到的特征图进行融合来自适应的选取所需要的信息,接着通过一个反馈型卷积层进行局部循环训练来获得大的感受野.通过在数据集DIV2K上训练,实验结果表明所提方法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓东	福建师范大学光电与信息工程学院	18	46	4.0	6.0
10	陶状	福建师范大学光电与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
11	沈江红	福建师范大学光电与信息工程学院	1	0	0.0	0.0