深度学习在图像超分辨中的应用研究

• 作者: 韩鸣
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 图像超分辨
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术创新与应用
• 页码范围: 169-172
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

图像是最为普及的信息载体,改善图像质量,提高图像清晰度对获得更多图像信息意义重大.本文针对深度学习在图像超分辨中的应用进行研究,指出图像超分辨采用主观评价和客观评价相结合的方法,卷积神经网络的图像超分辨算法步骤.在此基础上,对卷积神经网络算法、SC算法、Bicubic算法对图像的超分辨处理效果进行对比.结果表明,卷积神经网络算法对低分辨率图像的超分辨处理保真度高、处理精度高、相似度高,图像更加平滑.本论文的研究对图像的超分辨处理具有一定的现实参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩鸣		11	15	2.0	3.0