《表1 CSAE与CSC算法的PSNR结果对比Tab.1 PSNR results of CSC and CSAE algorithms》

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《基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建》

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实验采用一个3层的稀疏自编码器网络，各层节点数为s1=512，s2=256，s3=512，迭代次数为50，实验设定p=0.1，α=2。在卷积稀疏编码中，LR图像块的大小为3×3，邻近像素间有1个像素重叠，HR图像块的大小为9×9，3个像素重叠，LR滤波器数目为800，大小为5×5，HR滤波器数目为1 200，放大因子k分别设置为2、3和4。正则化参数τ=0.02，迭代次数为1 000。表1是在不同放大因子下，8幅重建图像的PSNR结果对比。从表1可以看出，在不同放大因子的情况下，CSAE算法的PSNR结果比CSC算法平均提高近0.1 d B，可见客观上CSAE算法的重建结果更好。图3是Parrots图像在不同放大因子情况下的CSAE和CSC算法的重建图像，CSAE算法的主观视觉效果更好。