本文選題：圖像處理　切入點(diǎn)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《微型機(jī)與應(yīng)用》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在圖像超分辨率重建上表現(xiàn)出不錯(cuò)的性能,但是對(duì)某些紋理細(xì)節(jié)還原度不高。針對(duì)此問題,提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理的超分辨率重建算法。首先用梯度算子提取圖像的紋理特征,再將圖像按照紋理進(jìn)行分類,最后用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一類別的樣本集進(jìn)行超分辨率重建。實(shí)驗(yàn)證明,該算法能夠恢復(fù)一定的紋理信息,而且對(duì)同類紋理的重建結(jié)果優(yōu)于已有算法。
[Abstract]:At present, depth learning has shown good performance in image super-resolution reconstruction, but the degree of restoration of some texture details is not high. A texture reconstruction algorithm based on convolution neural network is proposed. Firstly, gradient operator is used to extract the texture feature of the image, and then the image is classified according to the texture. Finally, the convolution neural network is used to reconstruct the sample set of the same class. Experiments show that the algorithm can recover some texture information, and the reconstruction result of the same kind of texture is better than that of the existing algorithms.
【作者單位】： 東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1608826