《表4 不同放大倍数时各方法在测试集上的平均PSNR/db和SSIM》
在3倍放大因子下,选取8幅测试图像进行重建并记录其PSNR值和SSIM值,如表3所示。可以发现本文算法的PSNR值和SSIM值均高于对比算法。为避免偶然性,在2、3、4倍的放大因子下分别训练神经网络并进行测试,表4为测试集的平均PSNR值和SSIM值。可以看出本文方法在不同放大倍数下,客观评测结果均优于其它对比算法,充分说明本文算法重建效果更好。
图表编号 | XD00154281900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.16 |
作者 | 邓梦迪、贾瑞生、田煜、刘庆明 |
绘制单位 | 山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室、山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室、山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室、山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室 |
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