【摘 要】
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为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得
【机 构】
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华侨大学工学院,华侨大学工业智能化与系统福建省高校工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61602191);福建省厦门市科技计划项目(3502Z20173045);福建省泉州市高层次人才创新创业项目(2017G036)
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为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观的图像质量评价(峰值信噪比)上取得较好的效果,且重建时间大大缩短;将算法应用在实际的项目中,能达到阈值分割后准确检测物体的标准,减少企业对高额工业相机的经济开支.
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