一种深度级联网络结构的单帧超分辨重建算法

利用深度学习进行超分辨重建已经获得了极大的成功，但是目前绝大多数网络结构依然存在训练以及重建速度较慢，一个模型仅能重建一个尺度以及重建图像过于平滑等问题。针对这些问题，本文设计了一种级联的网络结构(DCN)来逐级对图像进行重建。使用L2和感知损失函数共同优化网络，在每一级的共同作用下得到了最终高质量的重建图像。此外，本文的方法可以同时重建多个尺度，比如4×的模型可以重建1.5×，2×，2.5×，3×，3.5×，4×。在几个常用数据集上的实验表明，该方法在准确性和视觉效果均优于现有的方法。