【摘 要】
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高分辨图像具有画面清晰、色彩丰富等优点,很多应用场景对图像分辨率都有着较高的要求。然而现实世界中,成像过程受众多因素影响,往往无法获得高质量的图像。为了解决这一问题,可以考虑使用超分辨率重建技术恢复图像损失的细节信息,达到提高图像质量的目的。深度学习的发展使得图像超分辨率重建技术获得了很大的突破,是近年国内外学者研究的重点,卷积神经网络凭借自己的独特优点成为研究这一领域的主要手段。因此本文使用深度
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高分辨图像具有画面清晰、色彩丰富等优点,很多应用场景对图像分辨率都有着较高的要求。然而现实世界中,成像过程受众多因素影响,往往无法获得高质量的图像。为了解决这一问题,可以考虑使用超分辨率重建技术恢复图像损失的细节信息,达到提高图像质量的目的。深度学习的发展使得图像超分辨率重建技术获得了很大的突破,是近年国内外学者研究的重点,卷积神经网络凭借自己的独特优点成为研究这一领域的主要手段。因此本文使用深度学习技术,构建超分辨率网络模型,设计并实现图片清晰度增强系统,本文的主要贡献内容如下:1.论文首先介绍图像超分辨率重建的相关研究背景及其基础知识,并对这项技术的研究现状进行分析,着重阐述深度学习在超分辨重建中的应用。2.借鉴生成对抗网络的思想,提出基于生成对抗网络的超分网络模型。并在客观评价指标上比较该模型和两个已有模型的好坏。3.利用残差网络的思想,提出基于残差网络的超分网络模型,并与基于生成对抗网络的超分模型进行比较,选择性能最好的模型作为本文系统的核心模型。
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