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摘要:
为了提高图像超分的质量,将双层卷积神经网络去噪模块嵌入到图像超分任务中,给出去噪先验驱动的深度神经网络图像超分方法.图像去噪模块可以快速灵活地处理不同水平的噪声,所提出的图像超分网络可以很好地实现图像超分复原.用训练好的网络对双三次下采样和高斯下采样的低分辨率图像进行超分测试,复原的高分辨率图像比使用其他图像超分方法具有较高的PSNR值和SSIM值.
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文献信息
篇名 去噪先验驱动的深度神经网络图像超分
来源期刊 南通大学学报(自然科学版) 学科
关键词 图像恢复 深度神经网络 去噪先验 超分辨率
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 智能科学与技术
研究方向 页码范围 67-74
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.12194/j.ntu.20210121001
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研究主题发展历程
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图像恢复
深度神经网络
去噪先验
超分辨率
研究起点
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期刊影响力
南通大学学报(自然科学版)
季刊
1673-2340
32-1755/N
大16开
江苏省南通市啬园路9号
2002
chi
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