基于深度学习的图像超分辨率重建应用初探

• 作者: 张晗
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 深度学习 双三次插值算法 SRCNN
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 136-138,142
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

随着科学技术的发展,图像处理技术逐渐应用到了各行各业中,但是受硬件设备的限制,有时候采集到的图像数据清晰度不够,图像处理的效果不佳.为提高图像分辨率,方便各个领域使用图像进行研究,可以使用算法提升图像的分辨率.随着深度学习技术的出现,深度卷积神经网络被逐渐优化,出现了多种网络模型,本文使用的SRCNN算法就是在深度神经网络基础上改进的一种专门用来提升图像分别率的算法.双三次插值算法是一种传统的超分辨率重建算法,本文分别使用深度学习中的SRCNN算法和传统的双三次插值算法进行图像超分辨率重建,并对比两个算法的结果,最终验证了深度学习在超分辨率重建中的显著效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晗		3	5	2.0	2.0