基于残差神经网络的高强度运动 超分辨率图像重构

• 作者: 程家星
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 残差神经网络 高强度运动 超分辨率 图像 重构
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2018.24.018

摘要

针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨.为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法.令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构.实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程家星	西北工业大学明德学院	4	6	2.0	2.0