一種基于雙重網絡模型的單幅圖像超分辨率方法

一種基于雙重網絡模型的單幅圖像超分辨率方法摘要：超分辨率是圖像處理中的研究熱點之一。本文提出了一種基于雙重網絡模型的單幅圖像超分辨率方法，該方法通過構建一個嵌套在一起的兩個網絡模型來實現(xiàn)圖像的超分辨率增強。第一個模型利用原始低分辨率圖像進行訓練，輸出一個初始高分辨率圖像作為第二個模型的輸入。第二個網絡模型利用該初始高分辨率圖像進行訓練，并輸出最終的超分辨率結果。實驗結果表明，該方法在保持圖像細節(jié)的同時，能夠有效提高圖像的分辨率和清晰度。1.引言現(xiàn)在，圖像超分辨率技術在計算機視覺和圖像處理領域中得到了廣泛的應用?；跈C器學習的方法可以有效地提高單幅圖像的分辨率。在眾多的超分辨率方法中，基于深度學習技術的方法逐漸成為主流。深度學習技術通過學習相關的數(shù)據(jù)來直接生成更高分辨率的圖像，而不需要手工設計特征提取器或大量的人工干預來獲取更好的超分辨率效果。在這篇文章中，我們提出了一種基于雙重網絡模型的單幅圖像超分辨率方法。該方法分為兩個部分：訓練和測試。在訓練階段，我們首先訓練第一個稱為SR-Net的網絡模型，該模型利用低分辨率圖像輸出一個高分辨率圖像。然后，我們使用輸出的高分辨率圖像來訓練第二個稱為ESR-Net的網絡模型。在測試階段，我們將低分辨率圖像輸入SR-Net以生成初始高分辨率圖像，然后將初始高分辨率圖像輸入ESR-Net以生成最終的超分辨率結果。2.方法2.1SR-NetSR-Net是一個膨脹卷積神經網絡。它將低分辨率圖像輸入，并以高分辨率圖像為目標，訓練以生成一個盡可能接近預期的高分辨率圖像。SR-Net的主要目標是通過從低分辨率圖像中學習圖像的局部和全局特征，從而產生高分辨率圖像。SR-Net的結構也十分簡單。首先，SR-Net使用3x3的卷積核對輸入的低分辨率圖像進行特征提取，然后使用一層64個儲存器的全連接層將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像的初步表示，接著使用了三個由膨脹卷積層組成的塊對初步表示進行大小和分辨率的增強。最后，SR-Net使用像素添加層來處理輸出。SR-Net的輸出高分辨率圖像與輸入低分辨率圖像具有相同的大小。2.2ESR-NetESR-Net是一個通用的全卷積神經網絡，其設計目標是將SR-Net的輸出高分辨率圖像進一步提高分辨率并清晰化。ESR-Net旨在學習出一個能夠將初步的向量表示高效地轉換為真實高分辨率圖像的函數(shù)。ESR-Net的結構相對于SR-Net來說更為復雜。它首先使用一個全卷積層來擴大并升級向量表示，然后使用一個由大小和分辨率增強層組成的塊來進一步增強那些與原始LR想要的HR輸出預測更接近的區(qū)域，例如高頻區(qū)域。最后，ESR-Net使用了像素添加層處理輸出。ESR-Net的輸出高分辨率圖像比輸入低分辨率圖像具有更高的分辨率和清晰度。3.實驗結果及分析我們在BSD500數(shù)據(jù)集上進行了實驗，并將性能與現(xiàn)有基礎的方法進行了比較。使用所提出的方法所獲得的實驗結果表明，所提出的方法比SR-Net和ESR-Net的單一模型有更高質量的超分辨率結果，并且在保持圖像細節(jié)的同時，能夠有效地提高圖像的分辨率和清晰度。此外，所提出的方法直接將低分辨率圖像輸入到SR-Net中，然后將SR-Net的輸出作為ESR-Net的輸入。這個非常有效的訓練方法為雙重網絡模型的建立提供了更快速的訓練方式。經過數(shù)輪的反向傳播，我們的方法提高了訓練速度，同時對于測試集上的性能也有所提高。4.結論本文提出了一種基于雙重網絡模型的單幅圖像超分辨率方法。實驗結果表明，該方法能夠生成比SR-Net和ESR-Net的單一模型更高質量的超分辨率結果，并在保持圖像細節(jié)的同時有效提高圖像的分辨率和清晰度。另外，