基于卷积神经网络的超分辨率失真控制图像重构研究

摘要： 目的 解决超分辨率图像重构模型中存在的功能单元之间关联性差，图像色度特征提取完整性不强、超分辨率重构失真控制和采样过程残差控制偏弱等问题。方法 通过在卷积神经网络模型引入双激活函数，提高模型中各功能单元之间的兼容连接性；引用密集连接卷积神经网络构建超分辨率失真控制单元，分别实现对4个色度分量进行卷积补偿运算；将残差插值函数应用于上采样单元中，使用深度反投影网络规则实现超分辨率色... （共12页）