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一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法
被引量：
7
1
作者
王世平
毕笃彦
+1 位作者
刘坤
何林远
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期155-160,共6页
针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法.该算法通过构建多映射网络,极...
针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法.该算法通过构建多映射网络,极大地丰富了图像在聚合高分辨图像时的特征维度.同时在重建模块的卷积层后引入全变分正则项,结合误差反向传播算法,可有效地对解空间约束,从而提取出精确、有效的特征,丰富重建图像的细节信息.在常用数据集上的实验结果表明,该算法生成的网络模型获得了更好的超分辨率结果,主观视觉评价和客观衡量指标有一定的改进,有效地提高了图像的分辨率.
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关键词
图像处理
超分辨率
多映射卷积神经网络
变分约束
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职称材料
题名
一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法
被引量：
7
1
作者
王世平
毕笃彦
刘坤
何林远
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期155-160,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61701524
61372167)
文摘
针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法.该算法通过构建多映射网络,极大地丰富了图像在聚合高分辨图像时的特征维度.同时在重建模块的卷积层后引入全变分正则项,结合误差反向传播算法,可有效地对解空间约束,从而提取出精确、有效的特征,丰富重建图像的细节信息.在常用数据集上的实验结果表明,该算法生成的网络模型获得了更好的超分辨率结果,主观视觉评价和客观衡量指标有一定的改进,有效地提高了图像的分辨率.
关键词
图像处理
超分辨率
多映射卷积神经网络
变分约束
Keywords
image processing
super-resolution
multi-mapping convolutional network
constrainedvariation method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法
王世平
毕笃彦
刘坤
何林远
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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参考文献
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