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基于深度学习的彩色图像去马赛克 被引量:1
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作者 余继辉 杨晓敏 严斌宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期343-345,共3页
在Bayer型CFA(color filter array)彩色图像去马赛克问题中,基于传统的方法往往会产生拉链伪影和模糊等问题。基于此提出了一种基于深度卷积神经网络的端对端的方法。将马赛克图像中的G分量单独提取出来应用最近邻插值算法作插值处理,... 在Bayer型CFA(color filter array)彩色图像去马赛克问题中,基于传统的方法往往会产生拉链伪影和模糊等问题。基于此提出了一种基于深度卷积神经网络的端对端的方法。将马赛克图像中的G分量单独提取出来应用最近邻插值算法作插值处理,插值后的G分量与马赛克图像的R、B分量结合成R、G、B三通道的彩色图像,然后输入到深度卷积神经网络后得到重建后的彩色图像。实验结果表明,对比其他算法有更好的结果。 展开更多
关键词 深度学习 拜尔 彩色图像去马赛克
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