《表1 SRCNN算法与其改进优化算法PSNR比较结果》
其中,I1表示原始的高分辨率图像,I2表示重建后的高分辨率图像,w和h分别对应图像的宽度和高度。峰值信噪比的值与图像重建质量好坏成正比,数值越大则表示图像重建的效果越好。表1展示了SRCNN算法和提出的基于深度特征学习的SRCNN算法在Urban100数据集上,4倍尺度下的测试实验结果,其峰值信噪比由26.0231d B提高到了26.2288d B,上升了0.2057d B。由此可见随着网络模型深度以及参数量的增加,会有利于重建图像的质量,其客观指标峰值信噪比也相应提高。
图表编号 | XD00198020200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.25 |
作者 | 陈剑涛 |
绘制单位 | 华侨大学工学院、华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |