基于可逆卷积神经网络的图像超分辨率重建方法

编号 zgly0001726185

文献类型 期刊论文

文献题名 基于可逆卷积神经网络的图像超分辨率重建方法

作者 朱泓宇  谢超 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2021,49(3)

页码 20-25

年份 2021 

分类号 TP391 

关键词 超分辨率重建  可逆神经网络  残差学习 

文摘内容 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。