《表2 放大倍数为2、3和4时在数据集Set5、Set14、BSD100和Urban100的平均PSNR/SSIM》

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《梯度指导的快速轻型超分辨率重建密集残差网络》

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如表2所示，在客观指标PSNR/SSIM方面，FLSR模型在公共数据集Set5、Set14、BSD100以及Urban100上的评价指标大部分略高于IDN，尤其是放大倍数为2和3的任务，放大倍数为4时性能略有降低．然而在模型参数量方面，FLSR增强模型不但将参数量降低至IDN的46%，而且图像的重建质量与IDN持平，更加符合快速轻型的理念．模型的运行时间如表3所示，FLSR是IDN的2倍．主观效果方面，在放大倍数为2的任务上，FLSR的重建效果明显优于IDN，FLSR重建的图像细节信息更加丰富，图像边缘信息更加锐利．