Reconstrução de imagens em super-resolução usando redes neurais convolucionais

São propostas duas arquiteturas residuais baseadas em rede neural convolucional para aumentar a resolução de imagens em escala de cinza. Como função custo, foi considerada uma função baseada no índice de similaridade estrutural. Por meio de simulações, verifica-se que as soluções propostas levam a resultados superiores aos obtidos com a interpolação bicúbica.