基于实例归一化的图像超分辨率方法

• 作者: 张鲁 李坤伦 魏泽发 柴艳娜
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: 图像超分辨率 卷积神经网络 实例归一化
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 96-98
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.03.32

摘要

卷积神经网络目前是图像超分辨率问题的主流研究方法,但常用的MSE损失函数重建图像缺乏纹理和细节,为了改善这一问题,本文尝试将实例归一化用于图像超分辨率,该方法依赖于训练过程中的每个样本而非整个批次,且需要配合使用大尺寸数据,实验结果表明,提出的方法在精度和视觉方面均优于VDSR等方法.