基于深度学习的红外图像超高分辨率重建

简介：
本研究运用深度学习技术，致力于提升红外图像的清晰度和细节表现力，实现从低分辨率到高分辨率的精准转换。 为了提高红外图像的分辨率，本段落提出了一种名为IEDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Infrared Image Super-Resolution）的新网络模型。该模型在EDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution）的基础上增加了池化层，从而避免了移除批正则化层可能带来的训练难题。此外，考虑到红外图像对比度低和纹理不明显的特点，在残差块中引入新的卷积层和激活函数，通过增加网络深度来扩大局部残差模块的感受野，有助于恢复图像的细节信息。最后采用增强预测算法优化重建后的图像，提高其精度。实验结果表明：本段落提出的算法在主观视觉效果及客观评价指标上均优于传统的红外图像重建方法，具有较高的实用价值。