《表1 同一个区域不同模型的平均PSNR、SSIM和VIF》

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《基于组合学习的人脸超分辨率算法》

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为了验证不同深度学习模型重建的图像块自适应融合的有效性，本节比较了不同的模型所产生的效果，如表1所示，相对于CNN模型和C1-GAN模型，本文方法的组合学习模型性能均有不同程度的提升，重建图像的质量明显上升，本文只展示40张C1区域的平均定量值对比实验结果，计算平均客观评估值，本文所提出的算法超过基于CNN和C1-GAN模型分别为1.60 dB/0.016 0/0.040 3，1.39 dB/0.013 9/0.059 9，这表明了组件融合网络的有效性。