《表2 缩放尺度因子为×2、×3和×4在数据集Set5,Set14,B100和INet200上的平均PSNR/SSIM比较》
在定量和定性方面,通过不同缩放尺度因子,将DCCNN与Bicubic,A+,RFL,SelfEx和SRC-NN方法进行对比。对比函数采用目前使用较为普遍的PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似度),对比结果见表2。从表2可以看出,本文方法在缩放尺度×2,×3和×4方面效果都很突出,仅在缩放尺寸为×2的Image Net数据集中,PSNR值与SRCNN方法相差0.02。第62页图4为采用SRC-NN模型和DCCNN模型对超低分辨率影像(ULR)进行复原的前后对比图,可以看出,采用DCCNN的复原图像,图像边缘细节更平滑,图像特征识别度更高。
图表编号 | XD00124151300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.10 |
作者 | 涂荣杰 |
绘制单位 | 浙江煤炭测绘院有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |