金字塔方差池化网络的图像超分辨率重建OA北大核心CSTPCD
Image super-resolution reconstruction using pyramid variance pooling network
为减少高频信息丢失对图像重建造成的影响,进一步增强对特征信息的挖掘,以金字塔方差池化模块为核心构建了一个生成网络.首先,该网络利用不同级别的方差池化挖掘低分辨率图像蕴含的特征信息,并结合金字塔结构获取不同尺度与不同子区域的上下文信息,从而进一步丰富特征信息量;然后,利用密集连接结构增强特征信息之间的关联性,以提高网络的表达能力;最后,引入组归一化操作来加强网络的收敛性.实验结果表明,该模型与其他方法在Set5、Set14、DIV2K100公开测试…查看全部>>
To reduce the impact of high-frequency information loss on image reconstruction and further enhance the mining of feature information,a generation network is constructed with the pyramid variance pooling module as the core.Firstly,the network uses different levels of variance pooling to mine the feature information contained in low-resolution images,and combines the pyramid structure to obtain the context information of different scales and different sub-reg…查看全部>>
彭晏飞;李泳欣;孟欣;崔芸
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
计算机与自动化
图像超分辨率生成对抗网络方差池化密集连接
image super-resolutiongenerative adversarial networkvariance poolingdense connection
《液晶与显示》 2024 (10)
1380-1390,11
国家自然科学基金(No.61772249)Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61772249)
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