双路径反馈网络的图像超分辨重建算法

作     者：陶状 廖晓东 沈江红 TAO Zhuang;LIAO Xiao-Dong;SHEN Jiang-Hong

作者机构：福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省先进光电传感与智能信息应用工程技术研究中心福州350007 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2020年第29卷第4期

页      面：181-186页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央引导地方科技发展专项(2017L3009) 

主　　题：超分辨率重建 双路径反馈网络 残差稠密网络 特征融合 卷积层 

摘      要：图像超分辨率重建在安防系统,小目标检测以及医学图像等有着广泛的应用.本文提出一种双路径反馈网络来提高图像超分辨重建的性能.在双路径网络中,一条路径采用深度残差稠密网络学习重建图像的高频信息,另一条路径直接在输入图像上通过亚像素卷积层上采样到所需分辨率来给重建图像提供低频信息,然后将两条路径得到的特征图进行融合来自适应的选取所需要的信息,接着通过一个反馈型卷积层进行局部循环训练来获得大的感受野.通过在数据集DIV2K上训练,实验结果表明所提方法的有效性和优越性.