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為解決當(dāng)前主流圖像超分辨率重建算法對低分辨率圖像中細(xì)節(jié)信息利用不夠充分的問題，提出一種基于多尺度反向投影的圖像超分辨率重建算法。使用多個(gè)不同尺度的卷積核從淺層特征提取層中提取出不同維度的特征信息，輸入到反向投影模塊后，交替使用升采樣和降采樣來優(yōu)化高分辨率和低分辨率圖像的投影誤差，同時(shí)運(yùn)用殘差學(xué)習(xí)的思想將升釆樣和降釆樣階段提取到的特征使用級聯(lián)的方式進(jìn)行連接，從而提升圖像的重建效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在Set5、Setl4和 Urban100數(shù)據(jù)集上，與 Bicubic、 SRCNN、 ESPCN、VDSR和 Lapse5種主流算法相比，該算法的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性均有所提高。
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