期刊专题

10.3969/j.issn.2095-2163.2020.05.032

基于深度学习的图像超分辨率重建应用初探

引用
随着科学技术的发展,图像处理技术逐渐应用到了各行各业中,但是受硬件设备的限制,有时候采集到的图像数据清晰度不够,图像处理的效果不佳.为提高图像分辨率,方便各个领域使用图像进行研究,可以使用算法提升图像的分辨率.随着深度学习技术的出现,深度卷积神经网络被逐渐优化,出现了多种网络模型,本文使用的SRCNN算法就是在深度神经网络基础上改进的一种专门用来提升图像分别率的算法.双三次插值算法是一种传统的超分辨率重建算法,本文分别使用深度学习中的SRCNN算法和传统的双三次插值算法进行图像超分辨率重建,并对比两个算法的结果,最终验证了深度学习在超分辨率重建中的显著效果.

超分辨率重建、深度学习、双三次插值算法、SRCNN

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TP391(计算技术、计算机技术)

2020-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

136-138,142

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智能计算机与应用

2095-2163

23-1573/TN

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2020,10(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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