【摘 要】
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提出一种处理单幅图像超分辨率重建的深度学习方法,该方法通常把低分辨率图像作为输入,高分辨率图像作为输出,同时直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射关系,从而根据映
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制与仿真中心,大庆油田责任有限公司第五采油厂生产维修大队
【基金项目】
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航天支撑技术基金项目(2015)
论文部分内容阅读
提出一种处理单幅图像超分辨率重建的深度学习方法,该方法通常把低分辨率图像作为输入,高分辨率图像作为输出,同时直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射关系,从而根据映射关系建立深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,CNN)。另外,传统的基于稀疏编码的超分辨率重建方法同样可以认为是一种深度卷积网络,但是通常需要分别执行每一步操作,而文中方法则实现共同优化所有的卷积层。实验结果显示,深度卷积神经网络虽然结构简单,但是能够得到高质量的重建结果,同时在实际应用中实现高
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