Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于多层次特征融合的图像超分辨率重建 | |
| 李金新; 黄志勇; 李文斌; 周登文 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2023 | |
| 卷号 | 49期号:1页码:161-171 |
| 摘要 | 深度卷积神经网络显著改进了单图像超分辨率的性能.更深的网络往往能获得更好的性能.但是,加深网络会导致参数量急剧增加,限制了它在资源受限设备上的应用,比如智能手机.提出了一个融合多层次特征的轻量级单图像超分辨率网络,主要构件是双层嵌套残差块.为了更好地提取特征,减少参数量,每个残差块采用对称结构:先两次扩张,然后两次压缩通道数.在残差块中,通过添加自相关权重单元,加权融合不同通道的特征信息.实验证明,该方法显著优于当前同类方法. |
| 关键词 | 残差学习 层次特征信息 超分辨率 卷积神经网络 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200585 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56217 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李金新,黄志勇,李文斌,等. 基于多层次特征融合的图像超分辨率重建[J]. 自动化学报,2023,49(1):161-171. |
| APA | 李金新,黄志勇,李文斌,&周登文.(2023).基于多层次特征融合的图像超分辨率重建.自动化学报,49(1),161-171. |
| MLA | 李金新,et al."基于多层次特征融合的图像超分辨率重建".自动化学报 49.1(2023):161-171. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0585.pdf（12294KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 | |
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