基于特定深度内部学习网络提高“不理想”图像分辨率

梁礼明; 卢明建; 邓广宏; 盛校棋

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基于特定深度内部学习网络提高“不理想”图像分辨率

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摘要

现有基于深度学习的图像分辨率提升方法中需耗费大量时间训练,且受限于特定的训练数据等问题。引入"零射击"超分辨率概念,可以重复利用已有照片、噪声图像、生物数据以及获取过程未知或非理想的其他图像的相关内部信息,以提高其分辨率。在测试阶段训练一个小的图像特定卷积神经网络,仅需对从输入图像本身提取的示例进行训练;然后通过单个图像内部信息再现,进一步利用图像内部相关信息,以增强图像分辨率。实验结果表明,算法可以加快训练速度且不需要标准训练集,图像分辨率优于现有基于卷积神经网络的超分辨率方法,以及已有的无监督超分辨率方法。

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来源
《科学技术与工程》 |2019年第19期|144-149|共6页
作者
梁礼明; 卢明建; 邓广宏; 盛校棋;
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作者单位

江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 内部信息; 图像分辨率;

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