基于多尺度联合网络的图像超分辨率重建方法

来源：计算机工程与科学杂志2023年第4期北京时间：

作者：王万军, 丁新涛, 刘朝, 章智强

单位：安徽师范大学计算机与信息学院，安徽 芜湖 241002

摘要：图像超分辨率在视频修复等方面具有广泛应用。针对基于深度学习的图像超分辨率重建(FSRCNN)方法存在的问题，提出基于多尺度联合网络的图像超分辨率重建方法。首先，通过构建基于多尺度网络的特征采样模型来提取低分辨率(LR)图像的特征；其次，通过特征融合和构造亚像素卷积层的方法对特征进行增强；最后，定义基于均方误差MSE和峰值信噪比PSNR的联合损失函数。在Set5、Set14和BSD100数据集上进行了对比实验,实验结果表明，该方法获得了相对较好的结果。最后针对低分辨率影视作品《西游记》和《红楼梦》进行了高分辨率修复，取得了一定的效果。

关键词：多尺度网络,亚像素卷积；联合损失；超分辨率,

基金资助：安徽省自然科学基金(1808085MF171)