《表1 不同上采样方式得到的平均PSNR值》

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《改进的卷积神经网络单幅图像超分辨率重建》

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反卷积滤波上采样不同于传统的双3次插值上采样，是一种在图像特征空间进行的自主学习的上采样操作，而双3次插值上采样则是一种手工设计的并在图像像素域中进行的上采样操作，针对超分辨率的特殊性，这种在像素域中进行的上采样可能会破坏原始低分辨率图像中的一些重要信息，同时还会增加网络的计算复杂度，不利于图像精准重建。本文提出的反卷积滤波上采样则是在网络中进行，与特征映射和重建等模块共同优化学习，使得重建网络完全是一种端到端的自主学习的过程，有利于图像重建精度的提升。为了证实反卷积上采样重建效果优于手工设计的双3次插值上采样效果，本文对比了两组对比实验:一组是本文采用的反卷积滤波上采样模块，另一组是去除反卷积上采样模块，采用传统的双3次插值法将原始低分辨率图像上采样到目标图像大小，并以此图像作为网络的输入图像。表1表示在上采样倍数为3的情况下，对基准测试数据集采用不同上采样方式得到的平均PSNR值。