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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單圖像超分辨率模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過深，導(dǎo)致高頻信息丟失以及模型體積龐大等問題。提出一種由多個(gè)殘差模塊構(gòu)成的多窗口殘差網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型，通過使用多個(gè)不同尺寸的窗口對(duì)同一特征圖進(jìn)行提取，獲取更豐富的高頻與低頻信息，并過濾出深層網(wǎng)絡(luò)的所需特征。殘差模塊中較大尺寸的窗口采用較小尺寸的濾波器和多層映射層疊加組成，可在減少參數(shù)總量的同時(shí)增強(qiáng)網(wǎng)縐的非線性表達(dá)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與A+SRCNN、 ESPCN等模型相比，該模型可有效利用原始圖像信息生成細(xì)節(jié)更清晰的超分辨率圖像，且在主觀視覺效果與客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有所提升。
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