基于深度学习的单图像超分辨算法比较探究

王梓欣1; 牟叶1; 王德睿1

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基于深度学习的单图像超分辨算法比较探究

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摘要

卷积神经网络（Convolution Neural Networks，ConvNets，CNN）在图像识别、目标检测、物体分类等方面已经被证实有效可行，于是人们尝试将CNN运用到更加广阔的领域，并取得了远超传统方法的性能。图像的超分辨重建就是一个典型的代表。传统的超分辨方法计算复杂，且对不同类型的图像具有较差的适应能力。将深度学习的方法应用到图像超分辨率重建上，大幅度提升了超分辨重建的效果，为超分辨重建领域开辟了一个新的方向。本文以SRCNN和VDSR为例，对基于深度学习的单幅图像超分辨算法比较探究。对两种网络的结构以及设计思想进行了详细分析，并通过实验比较验证了两种网络的优良性能。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2018年第7期|P.94-96|共3页
作者
王梓欣1; 牟叶1; 王德睿1;
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作者单位

[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁省沈阳市110004;

[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁省沈阳市110004;

[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁省沈阳市110004;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP391.41;
关键词
深度学习; CNN; 图像超分辨; SRCNNVDSR;

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