《表1 不同重建方法的性能 (PSNR) 比较》

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《基于卷积神经网络的视频图像超分辨率重建方法》

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表1和2分别记录了不同的算法模型针对测试视频的客观评价指标PSNR和SSIM值。由表可以看出，所提出的模型在所有实验中均得到了较高的平均指标。在测试数据集上，与SRCNN模型相比，对于放大因子2、3和4均有提升，特别是对于高分辨率的重建，在Videoset4数据集上对放大因子为2和3的增益比放大因子为4时更加明显。实验结果表明，视频重建质量的提升对于低放大因子越明显，这可能是由于模型中更精确的运动补偿算法。图3和5展示了使用不同算法重建视频测试集的示例及其对应的PSNR值。与其他算法相比，所提出的重建模型能够较好地恢复更多的图像细节内容，明显去除了图像边缘的模糊效应，进一步提升了图像的细节清晰度，为后续相关的图像处理任务提供了更好的支持。