【摘 要】
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随着人们对知识需求的增长以及对设备便携式需求的增长,对移动便携设备图像画面具备高清质量等方面的要求也逐渐提高。图像的超分辨率技术是建立端到端的函数映射,使低分辨率
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随着人们对知识需求的增长以及对设备便携式需求的增长,对移动便携设备图像画面具备高清质量等方面的要求也逐渐提高。图像的超分辨率技术是建立端到端的函数映射,使低分辨率图像根据此映射得到高分辨率图像的技术。通过超分辨率技术,能够以较低的成本得到令人满意的图像。所以,超分辨率项目具有其研究价值。随着深度学习技术与图像、语音等项目的深度结合取得了较好的效果,超分辨率项目开始翻新,越来越多与深度学习方法相结合的超分辨率技术被研究出来。本文基于Siamese神经网络结构,设计了一种图像超分辨率方法。它是一种单帧图像的深度学习方法。此方法直接端到端地学习高清图像数据和低清图像数据之间的映射。通常来讲,Siamese结构使用在目标跟踪和图像匹配项目中,本文是一次在图像超分辨率项目上的创新性尝试并通过实验证明了它在图像超分辨率项目上也有很好的表现。基于Siamese结构的卷积神经网络,包含了一个深度卷积网络(例如,SRCNN网络)和两个“双塔”的共享参数特征滤波器。深度卷积神经网络作为重要部分,用于生成高分辨率图像,“双塔”过滤器用于从低分辨率图像、生成高分辨率图像和原始高分辨率图像中提取特征,使得生成高分辨率图像尽量接近原始高分辨率图像,远离低分辨率图像。进一步探索权重设置,以令模型达到令人满意的超分辨率性能。同时使用标准图像来测试模型,并与传统的超分辨率方法进行比较。最后,本文还详细描述了当下比较热门的生成对抗网络原理,将Siamese网络结构作为生成模型带入到生成对抗网络中,并作出了相应的图像超分辨率效果评价。
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