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摘要:
针对基于卷积网络的超分辨率重建算法对不同场景下的图像存在复原质量不佳、细节信息丢失的问题,对卷积网络结构详细分析,结合重建模块和损失函数约束条件存在的问题,提出了基于并行映射卷积网络的超分辨率重建模型.该模型基于端到端的思想,构建并行映射网络及正则化约束条件,能对图像特征进行层次化自主提取,在高分辨率图像重建时极大地丰富图像特征的维数;并且将全变分正则化引入到重建模块,有效地克服了超分辨率的病态问题,从而获得鲁棒、丰富的图像信息,提升了重建图像的质量.实验结果表明,所提出的网络模型具有更优异的性能,其超分辨率算法在视觉评价和量化指标上取得了更好的重建效果.
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文献信息
篇名 基于并行映射卷积网络的超分辨率重建算法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 图像复原 超分辨率重建 并行映射卷积网络 全变分正则化
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 1873-1880
页数 8页 分类号 TP391
字数 6248字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.08.29
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毕笃彦 空军工程大学航空工程学院 282 3094 27.0 43.0
2 何林远 空军工程大学航空工程学院 42 241 8.0 14.0
3 王世平 空军工程大学航空工程学院 3 8 2.0 2.0
4 刘坤 空军工程大学航空工程学院 5 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像复原
超分辨率重建
并行映射卷积网络
全变分正则化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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10512
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