基于递归多尺度卷积网络的图像超分辨率重建

摘要

不断加深网络的深度可提高网络的超分辨率重建效果,但是网络的加深会导致网络参数量急速增加,难以进行网络训练和内存存储.为了减小深度网络的参数规模并尽量保持网络的重建性能,基于递归和多尺度的思想,文中提出精简的基于递归多尺度卷积网络的图像超分辨率重建方法.首先利用多尺度模块充分提取图像在不同尺度下的特征信息,再通过递归操作实现网络规模的加深而不增加网络的参数量,最后将每次递归操作的输出进行特征融合,作为高分辨率图像重建的输入.实验表明,文中方法在网络参数量较少时重建效果较优.