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單張圖像超分辨率重建受到多對一映射的困擾，對于給定的低分辨率圖像塊，存在若干高分辨率圖像塊與之對應．基于學習的方法受此影響，學習到的逆映射規則只能預測這些高分辨率圖像塊的均值。從而產生視覺上模糊的超分辨率重建結果．為了克服歧義性造成的高頻細節損失。本文提出了一種基于深度網絡。利用在線檢索的數據進行高頻信息補償的圖像超分辨率重建算法．該方法構建一個深度網絡。通過三個分支預測高分辨率重建結果：一條旁路直接將輸入的低分辨率圖像輸入到網絡的最后一層：一條內部高頻信息重建路徑基于低分辨率圖像回歸預測高分辨率圖像，重建高分辨率圖像的主要結構：另一條外部高頻信息補償路徑根據內部重建的結果，從在線檢索到的相似圖像中提取高頻細節，對內部重建的重建結果進行細節補償．在第二條路徑中，為了有效提取高頻信號并使之適應于內部重建的重建結構，本文在多層特征的測量和約束下，進行高頻細節遷移．相比于之前基于云數據庫的傳統圖像超分辨率方法，本文提出的方法是端對端可訓練的（end-to-end trainable），因此通過在大數據上進行學習，方法能同時建模內部重建和外部補償，并能自動權衡兩者利弊而給出最優的重建結果+圖像超分辨率重建的實驗結果表明，相比于最新的超分辨率算法，本文方法在主客觀評價中均取得了更加優越的性能．
超分辨率
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