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基于深度学习的彩色图像去马赛克
被引量:
1
1
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。
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关键词
深度学习
拜尔
彩色图像去马赛克
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职称材料
题名
基于深度学习的彩色图像去马赛克
被引量:
1
1
作者
余继辉
杨晓敏
严斌宇
机构
四川大学电子信息学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期343-345,共3页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2018GZ0178)
文摘
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。
关键词
深度学习
拜尔
彩色图像去马赛克
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的彩色图像去马赛克
余继辉
杨晓敏
严斌宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
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