《表2 放大倍数为3的重建图像的PSNR值》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《Adam优化的CNN超分辨率重建》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

dB

在放大倍数为3的情况下，对Set 5和Set14测试集使用本文方法和其他3种算法分别重建的图像结果如图4、图5所示。（a）图为使用双立方插值（bicubic interpolation）重建算法得到的图像，（b） 图为使用基于CNN的超分辨率（SRCNN）重建算法得到的图像，（c） 图为使用FSRCNN算法得到的图像，（d） 图为使用本文方法得到的图像。在Set 5中的蝴蝶重建图像对比图中进行观察，如图4所示，（d） 图比（a）、（b）、（c）图重建效果更好，细节表现更丰富，蝴蝶翅膀上的花斑表现得很清晰。在Set 14中的狒狒重建图像对比图中进行观察，如图5所示，（d） 图比（a）、（b）、（c）图在纹理细节区域表现得更好，狒狒的毛发看起来更清晰，没有模糊感。在Set 5、Set 14测试集其他的图像中也可以得到同样的结果。因此，对同一幅图像进行超分辨率重建时，与Bicubic算法相比，使用本文方法得到的图像更清晰，细节表现得更丰富；与FSRCNN和SRCNN算法相比，在图像纹理信息丰富的区域，使用本文方法得到的重建效果更好。