为了提升低分辨率图像的分辨率,从而提升图像观感、达到补充图像细节的效果,提出了一种基于可逆神经网络的图像超分辨率算法。该方法将输入图像的像素值缩小至[0,1]后,通过构建一个深层残差网络学习不同降采样图像之间的映射,然后输入可逆神经网络进行超分辨率重建。与传统的超分辨率方法相比,本方法在主观与客观评价得分上都有相对明显的提升。
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