基于残差密集网络的单幅图像超分辨率重建

作者：谢雪晴

来源：计算机应用与软件, 2019, 36(10): 222-226.

• 图像超分辨率
• 低分辨率
• 高分辨率
• 深度学习

随着数码相机、手机等电子设备的普及,每天都会产生大量的图像,但通常这些图像的分辨率比较低。针对单幅图像超分辨率(Single Image Super-Resolution,SISR)方法性能较低的问题,提出一种基于残差密集网络的单幅图像超分辨率重建方法。将浅层的卷积特征输入到残差密集块,获得全局和局部的特征;对图像进行超分辨率重建,得到清晰的高分辨率图像。为了验证该方法的有效性,在四个公共的数据集Set5、Set14、B100和Urban10上进行了定性和定量的实验。实验结果表明,该方法能够更好地恢复出高分辨率的图像。

• 单位
  重庆工业职业技术学院