《表2 数据集Set5、Set14、BSD100和Urban100上的scale x2的PSNR和SSIM》
从图5可以看出,ARSN在细节和纹理上都有较好的表现:图5(a)只有ARSN可以正确重建斑马线上的纹理,而其他对比方法则会使线条模糊;图5(b)显示本文方法在重建一些难以恢复的密集纹理时具有较少的错误;图5(c)的结果表明,与现有方法相比,本文方法在重建图像细节上的性能更加优异。
图表编号 | XD00163184000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.10 |
作者 | 代强、程曦、王永梅、牛子未、刘飞 |
绘制单位 | 安徽农业大学信息与计算机学院、南京理工大学计算机科学与工程学院、安徽农业大学信息与计算机学院、安徽农业大学信息与计算机学院、安徽农业大学信息与计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |