基于小波深层网络的图像超分辨率方法研究

摘要

近年来,利用深度网络进行图像超分辨率重建研究已经得到了长足发展,但这些方法仅从图像的空域进行研究,忽略了频域对图像重建的作用。将深度学习与小波变换相结合,提出一种基于小波深度网络的图像超分辨率方法,发挥了小波变换能够提取细节信息的特性与深层网络优异的图像重建性能的双重优势。首先采用小波变换将低分辨率图像分解为四个分量,其次采用全局与局部残差学习及递归学习构建深层网络,利用该网络对分量进行超分辨率重建,继而通过小波逆变换操作得到高分辨率图像。对该方法进行测试,并将结果与其他方法进行比较。实验结果表明,其不仅在客观评价指标上表现良好,还在主观视觉效果方面也有所提升。