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針對現(xiàn)有單圖像超分辨率重建時主要采用的簡單鏈式堆疊的單一網(wǎng)絡(luò)存在層間聯(lián)系弱、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注點單一以及分層特征不能充分利用等問題，提出了一種復(fù)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提升圖像超分辨重建性能。該方法首先使用特征提取層提取低分辨率圖像的初始特征;再將初始特征分別送入兩個子網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)負責圖像細節(jié)的提取與運算，另一子網(wǎng)絡(luò)負責圖像噪聲降解與消除;然后將兩饣子網(wǎng)絡(luò)輸岀的深層次抽象特征與初始特征相結(jié)合，最后通過重建層獲得超分辨率圖像。以峰值信噪比（PSNR）與結(jié)構(gòu)相似性（SSⅠM）為評價指標，在Set14測試集上使用放大因子3進行實驗，將復(fù)合網(wǎng)絡(luò)與算法 Bicubic、Selx、 SRCNN、VDSR和REI等進行對比，實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，PSNR分別提高了2.27dB、0.66dB、0.54dB、0.05dB、0.21dB，而SSIⅠM則分別提高了6.08、1.54、1.41、0.36、0.09個百分點。
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