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为了更好地对图像进行分辨率增强,提出了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率算法。该方法在将输入图像进行归一化后,主要通过残差学习、取消批规范化结构的方式构建深层神经网络,并进行训练。通过主客观对比实验验证了该设计的图像超分辨率增强方法的有效性,以及相较于其他传统同类方法的优越性。
基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
【摘 要】
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为了更好地对图像进行分辨率增强,提出了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率算法。该方法在将输入图像进行归一化后,主要通过残差学习、取消批规范化结构的方式构建深层神经网络,并进行训练。通过主客观对比实验验证了该设计的图像超分辨率增强方法的有效性,以及相较于其他传统同类方法的优越性。
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2020年09期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61901221),南京林业大学高等教育研究课题资助项目(163040108)
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