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【摘 要】
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超分辨率复原技术可以获取更高质量的图像,同时恢复成像过程中丢失掉的高频信息,在图像识别、目标检测等诸多领域具有广泛的应用意义。基于卷积神经网络的方法是当前超分辨率复原领域的主流技术,取得了显著优于传统算法的结果。但是现有网络通常是针对特定比例而训练的,难以同时支持不同比例的分辨率提升。本文针对这一问题,在对基于增强残差网络的超分辨率复原算法进行深入研究的基础上,开展了基于注意力机制的逐分辨率提升超
【出 处】
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北京工业大学
【发表日期】
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2020年01期
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