图像超分辨 BP 神经网络的改进

• 作者: 丁群 朱兵 朱福珍 李培华
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨 BP 神经网络 训练样本 网络训练规则
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1215-1219
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2014.06.31

摘要

为了进一步提高超分辨图像重建效果，针对前期研究的超分辨误差反向传播神经网络（back propa-gation neural network，BPNN）重建结果中存在的块痕迹问题加以改进和优化。对影响 BPNN 超分辨效果的两个关键问题进行改进：（1）网络训练样本问题，将8×8→16×16的映射方式改进为2×2→4×4的映射方式，同时，采用相邻仅间隔一个像素的方式优化构造训练样本；（2）加速网络训练收敛问题，将网络训练规则由 BP 算法改进为改进的比例共轭梯度算法。网络训练实验和泛化实验表明，改进方法增加了网络训练样本数量，改善了超分辨BPNN 的输出图像质量，有效解决了超分辨结果中的块痕迹问题，使超分辨结果图像的峰值信噪比提高约8 dB。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁群	黑龙江大学电子工程学院	53	349	12.0	15.0
2	李培华	黑龙江大学电子工程学院	10	239	5.0	10.0
3	朱兵	哈尔滨工业大学电子与信息工程学院	7	59	4.0	7.0