论文摘要
针对目前大多数基于深度学习的图像超分辨率重建方法都不考虑尺度与几何变化的问题,提出基于双层可变形卷积网络的超分辨率图像重建方法。首先,该方法将标准的卷积层替换为可变形卷积层,模拟图像中的简单几何变化过程;其次,利用两个不同尺寸的可变形卷积层构造双层可变形卷积单元,来提取图像在不同尺度下的特征信息;最后,在特征图之间增加残差连接,缓解梯度消失带来的训练难度。实验结果说明该方法比现有的一些重建方法能更好地提取图像的特征信息,提高图像的重建效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄陶冶,赵建伟,周正华
关键词: 超分辨率重建,双层可变形卷积,残差学习,几何变化,多尺度
来源: 计算机应用 2019年S2期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国计量大学信息与数学系
基金: 国家自然科学基金资助项目(61571410),浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020018,LSY19F020001)
分类号: TP391.41;TP18
页码: 68-74
总页数: 7
文件大小: 1484K
下载量: 141
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