基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

• 作者: 南方哲 行艳妮 赵京霞 钱育蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 单图像超分辨率重建 深度学习 密集卷积网络 生成式对抗网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 321-326
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0610

摘要

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建(SISR)的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理.介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱育蓉	新疆大学软件学院	85	510	13.0	20.0
2	行艳妮	新疆大学软件学院	4	0	0.0	0.0
3	赵京霞	新疆大学软件学院	9	10	1.0	3.0
4	南方哲	新疆大学软件学院	5	0	0.0	0.0