论文研究 基于复合卷积神经网络的图像超分辨率算法.pdf

针对卷积神经网络图像超分辨率算法中的映射函数容易出现过拟合、梯度弥散等问题，提出一种由卷积网络和反卷积网络构成的复合卷积神经网络算法。提出使用RReLUs和Softplus函数结合形式作为激活函数，有效改善了过拟合问题；采用附加修正系数的小批量梯度下降法，避免梯度弥散现象；利用反卷积网络实现高分辨率图像重建。实验证明新的网络模型有效改善了图像的清晰度和边缘锐化，在主观视觉效果和客观评价指标上都获得了显著提升。