采用深度学习的快速超分辨率 图像重建方法

• 作者: 张圣祥 朱建清 潘书万 郑力新
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 超分辨率图像重建 深度学习 卷积神经网络 级联
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 245-250
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201804064

摘要

为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观的图像质量评价(峰值信噪比)上取得较好的效果,且重建时间大大缩短;将算法应用在实际的项目中,能达到阈值分割后准确检测物体的标准,减少企业对高额工业相机的经济开支.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑力新	华侨大学工学院	144	934	15.0	24.0
5	朱建清	华侨大学工学院	21	62	5.0	7.0
9	张圣祥	华侨大学工学院	1	2	1.0	1.0