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摘要
文章提出了一种基于卷积神经网络结构的全景图像超分辨率算法3D-WDSR，在单帧图像超分网络WDSR基础上引入可变卷积核结构以减小参数量，节省计算资源。实验结果表明，在不同尺度的超分辨率任务中，先经过预训练后的网络具有更好的性能表现，所提出的3D-WDSR算法的超分辨率重建效果要高于双三次插值方法和EDSR算法，且在参数量仅为WDSR网络的22.3%的情况下具有相当的超分辨率性能。
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单位北京理工大学; 中国电子技术标准化研究院
