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[学位论文] 作者：谢堂鑫,
来源：南京航空航天大学 年份：2020
近年来,基于深度卷积神经网络的超分辨率重建方法取得了广泛关注。与传统算法相比,深度学习算法的性能有很大提升。目前绝大多数基于深度学习的算法,都是采用残差连接或者密集连接的方式提升网络非线性映射能力,以提高算法性能。但这些方法大多是将卷积层输出通......
[期刊论文] 作者：朱晨,杨欣,谢堂鑫,周大可,,
来源：云南民族大学学报(自然科学版) 年份：2020
在基于稀疏表示的图像超分辨率方法中,字典的选择对最终重建质量具有重要影响.目前K-SVD作为基于外部样本学习的过冗余字典在图像重建领域取得广泛的成功,但同时也限制信号输入维度,带来信号降维过程的信息损失.针对这一问题,提出引入一种双稀疏模型,结合结构化......
[期刊论文] 作者：谢堂鑫, 杨欣, 朱松岩, 周大可, 朱晨,,
来源：云南民族大学学报(自然科学版) 年份：2019
针对单幅图像超分辨率重建问题(SISR),提出了一种新的基于Dirac残差的超分辨率重建算法.算法使用全局跳跃重建层来直接利用输入LR图像的低频特征,通过多个dirac残差块来自适...
[期刊论文] 作者：谢堂鑫,杨欣,朱松岩,周大可,朱晨,
来源：云南民族大学学报(自然科学版 年份：2019
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