關鍵詞：卷積神經網絡 超分辨 分層特征 多路徑 特征融合 

摘要：卷積神經網絡在單幀圖像超分辨率重建任務中取得了巨大成功,但是其重建模型多是基于單鏈結構,層間聯系較弱且不能充分利用網絡提取的分層特征。針對這些問題,本文設計了一種多路徑遞歸的網絡結構(MRCN)。通過使用多路徑結構來加強層之間的聯系,實現特征的有效利用并且提取豐富的高頻成分,同時使用遞歸結構降低訓練難度。此外,通過引入特征融合的操作使得在重建的過程中可以充分利用各層提取的特征,并且自適應的選擇有效特征。在常用的基準測試集上進行了大量實驗表明,MRCN比現有的方法在重建效果上具有明顯提升。

光電工程雜志要求:

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