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基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建
被引量：
5
1
作者
赵丽玲
孙权森
张泽林
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第4期740-750,共11页
在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超...
在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。
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关键词
深
度学习
字典学习
超分辨
深层次特征提取
单帧图像
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题名
基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建
被引量：
5
1
作者
赵丽玲
孙权森
张泽林
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
南京信息工程大学信息与控制学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第4期740-750,共11页
基金
国家自然科学基金(61673220
61802199)资助项目
文摘
在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。
关键词
深
度学习
字典学习
超分辨
深层次特征提取
单帧图像
Keywords
deep learning
dictionary learning
super-resolution
deep-level feature extraction
single image
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建
赵丽玲
孙权森
张泽林
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018
5
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