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為提取更多有效特征并提高模型訓練的收斂速度，提出一種基于并列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法。該網(wǎng)絡(luò)由兩路不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)組成：一路為簡單的殘差網(wǎng)絡(luò)，其優(yōu)化殘差映射比原始的映射更容易實現(xiàn)；另一路為增加了非線性映射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強了網(wǎng)絡(luò)的非線性能力。隨著并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復雜化，收斂速度慢成為突出問題。針對這個問題，在卷積層后添加正則化處理，以簡化模型參數(shù)、增強特征擬合能力，最終達到加快收斂的目的。實驗結(jié)果表明，與基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)收斂速度更快，主觀視覺效果更好，峰值信噪比（ PSNR）平均提高了0.2 dB。
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