神经网络在退化图像复原领域的进展综述

• 作者: 刘龙飞 李胜 赖舜男
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 退化图像复原 神经网络 对抗网络 人工智能
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 213-224
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 9893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2019020213

摘要

退化图像复原是图像计算领域中的一个重要的难题.近年来以深度学习为代表的人工智能(AI)技术取得了快速的发展,越来越多的基于神经网络解决退化图像复原的研究工作出现.首先介绍了神经网络进行退化图像还原的主要技术并对图像复原的问题进行分类;然后利用神经网络解决退化图像复原问题中细分的多个主要问题,并对每个问题的当前研究现状与多种基于深度学习网络的解决方法的优势与局限性进行归纳分析,并给出与传统方法的对比.最后介绍了基于对抗神经网络的极限退化图像复原的新方法,并对未来前景进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李胜	北京大学信息科学技术学院	17	159	4.0	12.0
2	赖舜男	北京大学信息科学技术学院	7	20	2.0	4.0
3	刘龙飞	北京大学信息科学技术学院	5	12	2.0	3.0