【摘 要】
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在现代信息社会中,图像是存储和传播信息的重要手段,能够让人直观地感知信息。在如今人们的工作和生活中,图像已成为感知世界信息不可缺失的一部分。随着生活质量的提高,人们对图像的质量提出更高标准。图像超分辨率技术的出现,能够在有限的设备条件下改善图像质量,满足遥感成像、医疗诊断、天文观测等诸多领域的需求,越来越受到人们的重视。近几年,计算机技术的不断革新推动了深度学习的发展。基于深度学习的超分辨率方法效
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在现代信息社会中,图像是存储和传播信息的重要手段,能够让人直观地感知信息。在如今人们的工作和生活中,图像已成为感知世界信息不可缺失的一部分。随着生活质量的提高,人们对图像的质量提出更高标准。图像超分辨率技术的出现,能够在有限的设备条件下改善图像质量,满足遥感成像、医疗诊断、天文观测等诸多领域的需求,越来越受到人们的重视。近几年,计算机技术的不断革新推动了深度学习的发展。基于深度学习的超分辨率方法效果突出,超越了传统的方法,是当前该领域的重点研究方向。但是,由于图像超分辨率的病态问题,当前的诸多方法并没有达到令人满意的程度。为高效重建出高分辨率图像,课题深入研究图像的不适定性问题,从计算量、图像质量角度出发,提出一种基于改进可逆缩放网络（IRN）的图像超分辨率重建算法。利用密集残差结构结合注意力机制设计特征提取模块,解决深层网络带来的不确定性问题,分配更多的注意力学习图像的高频信息。在特征提取模块中引入空洞卷积,提升感受野并保持参数量不变,降低了整体网络的参数量。利用小波变换高频子带插值设计IRN网络的潜在变量,解决潜在变量存储图像高频信息问题,可以提高网络捕捉图像高频信息能力。根据改进的算法设计了基于改进IRN的图像超分辨率重建系统,系统基于web端构建,能够实现例如超分辨率图像重建、模型训练等模块功能。在四个公开的基准数据集上与先进的方法进行对比实验验证本文算法效果,实验结果证明提出的算法比对比的方法具有更低的模型复杂度,并且算法的重建性能优异,具有一定的应用价值。
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