【摘 要】
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图像是最为普及的信息载体,改善图像质量,提高图像清晰度对获得更多图像信息意义重大。本文针对深度学习在图像超分辨中的应用进行研究,指出图像超分辨采用主观评价和客观评
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图像是最为普及的信息载体,改善图像质量,提高图像清晰度对获得更多图像信息意义重大。本文针对深度学习在图像超分辨中的应用进行研究,指出图像超分辨采用主观评价和客观评价相结合的方法,卷积神经网络的图像超分辨算法步骤。在此基础上,对卷积神经网络算法、SC算法、Bicubic算法对图像的超分辨处理效果进行对比。结果表明,卷积神经网络算法对低分辨率图像的超分辨处理保真度高、处理精度高、相似度高,图像更加平滑。本论文的研究对图像的超分辨处理具有一定的现实参考价值。
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