检索结果-内蒙古大学图书馆

Learning multi-denoising autoencoding priors for image super-resolution

JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION 2018年 57卷 152-162页

作者： Wang, Yankun Liu, Qiegen Zhou, Huilin Wang, Yuhao Nanchang Univ Sch Elect Informat Engn Nanchang 330031 Jiangxi Peoples R China

Inspired by the application of denoising autoencoding priors (DAEP) to image restoration tasks, we propose a single image super-resolution (SISR) method via introducing multi-denoising autoencoding priors (MDAEP). On the basis of the naive DAEP, the proposed MDAEP integrates multi-DAEPs from different noisy inputs into the iterative restoration process. The combined strategy avails to alleviate the instability of the denoising autoencoders, and thus to avoid falling into local solutions. Furthermore, compared with the existing SISR methods based on end-to-end mapping, MDAEP is only trained once and applied to different magnification factors, but also can effectively preserve high-frequency information and reduce ringing effects of the reconstructed images. Both quantitative and qualitative assessments of the bench-mark datasets show that the ability and the stability of the network are improved effectively. The proposed method performs better than the state-of-the-art algorithms including the basic DAEP, in terms of PSNRs and visual comparisons. (C) 2018 Elsevier Inc. All rights reserved.

关键词： Single image super-resolution denoising autoencoder multi-denoising autoencoding priors Alternative iteration

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