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摘要
基于残差与稠密结构的卷积神经网络的单张图像的超分辨率(SISR)方法显著地提升了重建的性能,然而残差网络侧重于特征的复用,而稠密连接可以实现对新特征的探索,为了结合两者的优势,本文设计了一种双通道图像超分辨率深度卷积神经网络,将特征映射在第三维度上分割成两条路径,一条以残差的形式进行连接,另一条以稠密的方式进行跳跃连接。同时,在网络末端引入解卷积层来放大特征映射,显著加速了计算,并且直接从低分辨率图像到高分辨率图像之间进行端到端的映射。评估结果表明,本文方案取得了比当前绝大多数网络模型更高的峰值信噪比(PSNR)。
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