《表3 各算法处理后的SSIM均值和方差对比》
表2、表3分别给出了各算法在测试集上修复后的PSNR和SSIM的具体均值和方差值,从表中可看出本文修复算法获得了较高的PSNR值和SSIM值,同时具有较低的方差,说明本文算法具有良好的修复效果和稳定的修复性能。原因在于深层残差网络通过大样本数据的训练,使该网络更好地学习从受损图像到标签图像之间的补丁,不断地调整及优化相应的网络参数权重,进而完整地恢复图像细节[18]。
图表编号 | XD00122853200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.01.16 |
作者 | 刘哲、刘剑毅、刘凯、彭召 |
绘制单位 | 西安交通大学软件学院、西安交通大学软件学院、西安交通大学软件学院、西安交通大学软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |