《表2 Set5测试集上不同算法重建图像的PSNR结果》

  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

《基于残差连接卷积神经网络的图像超分辨率重构》

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

为更直观表现算法优势，对Set5测试集进行2倍尺寸缩放操作，分别求出双三次插值、A+、SRCNN、FSRCNN以及本文算法重建出高分辨率图像的PSNR值，各算法重建出图像的具体PSNR值如表2所示。与SRCNN、FSRCNN相比，本文算法网络层数增多，网络容量增大，从而网络可学习到更多的上下文信息，重建图像质量较高。从表2可知，在Set5数据集上，本文方法相较于双三次插值、A+、SRCNN、FSRCNN在PSNR值上分别提高了3.47、0.59、0.47、0.13dB，能获得较好的图像超分辨率重建效果。