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摘要:
在岩心面阵相机开发中,可以使用基于学习的超分辨率技术来提升岩心图像的分辨率.针对现有超分辨率技术在重建岩心图像时存在的细节模糊或色彩偏差等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的Raw格式岩心图像超分辨率重建算法.首先,模拟相机图像处理器的线性处理部分合成线性图像数据集;然后,通过一个双层卷积神经网络,分别训练高低分辨率图像之间的纹理、色彩映射关系;最后,用重建出的线性高分辨率图像模拟相机图像处理器的非线性处理部分,获得纹理清晰且色彩逼真的岩心重建图像.实验结果表明,本文提出的重建算法提升了岩心图像的重建效果.
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文献信息
篇名 Raw格式岩心图像超分辨率重建
来源期刊 信息技术与网络安全 学科 工学
关键词 Raw格式图像 线性图像 超分辨率重建 卷积神经网络
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 ITNS主题专栏: 人工智能技木研究
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TP391.41|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.10.001
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 卿粼波 181 565 11.0 15.0
2 陈洪刚 9 16 3.0 4.0
3 郝传铭 2 0 0.0 0.0
4 黄帅坤 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
Raw格式图像
线性图像
超分辨率重建
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
总下载数(次)
33
总被引数(次)
35987
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