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關(guān)鍵詞：圖像超分辨率重建 稠密卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多尺度特征損失函數(shù) 深度學(xué)習(xí) 

摘要：在圖像超分辨率重建問題中,許多基于深度學(xué)習(xí)的方法大多采用傳統(tǒng)的均方誤差(MSE)作為損失函數(shù),重建后的圖像容易出現(xiàn)細(xì)節(jié)模糊和過于平滑的問題。針對這一問題,本文對傳統(tǒng)的均方誤差損失函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),提出一種基于多尺度特征損失函數(shù)的圖像超分辨率重建方法。整個網(wǎng)絡(luò)模型由基于DenseNet的重建模型和一個用來優(yōu)化多尺度特征損失函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)構(gòu)成。將重建后得到的圖像和對應(yīng)的原始高清圖像作為串聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,計算重建圖像卷積得到的不同尺度特征圖與對應(yīng)的原始高清圖像卷積得到的不同尺度特征圖的均方誤差。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法在主觀視覺效果和PSRN、SSIM上均有所提升。

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