摘要
随着超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的发展，深度学习技术在图像超分辨率领域得到了广泛应用。以往的研究主要致力于优化SRCNN的网络结构，在图像超分辨率任务中已取得了良好的速度与重建质量表现。然而，大多数现有方法在训练过程中仅针对特定放大倍数的图像进行处理，忽视了不同尺度图像之间的内在关联。针对这一问题，本文提出一种用于图像超分辨率的级联卷积神经网络（CSRCNN），该网络由三个级联的快速SRCNN（Fast SRCNN）组成，每个Fast SRCNN专门处理特定尺度的图像。通过并行训练不同尺度的图像，所学习的网络能够充分挖掘和利用多尺度图像之间的信息关联。大量实验结果表明，所提出的CSRCNN在图像超分辨率任务中能够取得优异的性能。