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針對現有單圖像超分辨率重建時主要采用的簡單鏈式堆疊的單一網絡存在層間聯系弱、網絡關注點單一以及分層特征不能充分利用等問題，提出了一種復合的深度神經網絡用于提升圖像超分辨重建性能。該方法首先使用特征提取層提取低分辨率圖像的初始特征;再將初始特征分別送入兩個子網絡子網絡負責圖像細節的提取與運算，另一子網絡負責圖像噪聲降解與消除;然后將兩饣子網絡輸岀的深層次抽象特征與初始特征相結合，最后通過重建層獲得超分辨率圖像。以峰值信噪比（PSNR）與結構相似性（SSⅠM）為評價指標，在Set14測試集上使用放大因子3進行實驗，將復合網絡與算法 Bicubic、Selx、 SRCNN、VDSR和REI等進行對比，實驗結果發現，PSNR分別提高了2.27dB、0.66dB、0.54dB、0.05dB、0.21dB，而SSIⅠM則分別提高了6.08、1.54、1.41、0.36、0.09個百分點。
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