基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像.pdf

基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像 本文提出了一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法，旨在恢复图像的高频信息。该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络，并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿，使得图像质量提升。 基于深度学习的图像超分辨率重建方法近年来取得了非常大的进步。2006年，Geoffrey Hinton提出了深度学习算法，该算法被成功地应用在多个领域，并且取得了很好的实验结果。2014年，Dong等人提出了基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN），首次将深度学习方法应用在SRR。SRCNN是一个三层的卷积神经网络，该网络建立了经过插值处理后的LR图像和HR图像之间端到端的映射关系。其实验结果远超前人提出的方法。 本文提出的方法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1db。这表明了本文提出的方法具有更好的图像质量和更高的超分辨率能力。本文的研究结果对图像超分辨率领域具有重要的研究价值和应用前景。 深度学习算法在图像超分辨率领域的应用具有广泛的前景。该方法可以应用于城市安防、卫星遥感、医学图像等多个领域。同时，本文的研究结果也可以为其他图像处理领域提供参考和借鉴。 在图像超分辨率领域，深度学习算法可以自动学习图像的特征和模式，从而实现图像的超分辨率重建。本文提出的方法也可以应用于其他图像处理领域，如图像去噪、图像增强、图像分割等。 本文提出的基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法具有重要的研究价值和应用前景，对图像超分辨率领域具有重要的贡献。 关键词：高频信息；特征补偿；密集型卷积神经网络；残差网络 在图像处理领域，深度学习算法的应用具有广泛的前景。该方法可以自动学习图像的特征和模式，从而实现图像的处理和分析。本文提出的方法也可以应用于其他图像处理领域，如图像去噪、图像增强、图像分割等。 深度学习算法在图像超分辨率领域的应用具有重要的研究价值和应用前景。该方法可以应用于城市安防、卫星遥感、医学图像等多个领域。本文的研究结果对图像超分辨率领域具有重要的贡献。 本文提出的基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法具有重要的研究价值和应用前景，对图像超分辨率领域具有重要的贡献。