由于設(shè)備的限制,采集到的圖像或者視頻資源的分辨率可能不能達(dá)到人們的要求,而直接使用更高分辨率的設(shè)備會(huì)大大地增加成本。如果利用軟件方法低分辨率視頻增強(qiáng)成高分辨率視頻,則可以節(jié)省這部分成本。超分辨率技術(shù)屬于圖像增強(qiáng)技術(shù),這一技術(shù)突破了硬件的限制,可以低配置的硬件上實(shí)現(xiàn)分辨率的提高。超分辨率方法一般可以分為基于插值、重建和學(xué)習(xí)�；诓逯岛椭亟ǖ姆椒m然效率高,但是細(xì)節(jié)恢復(fù)不是很理想�；趯W(xué)習(xí)的方法因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)了大量的先驗(yàn)知識(shí),建立從低分辨率到高分辨率的映射關(guān)系。特別地,深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展,許多研究者把深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用到超分辨率的算法中,得到的視頻質(zhì)量得到很大的提升。本文基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率技術(shù)進(jìn)行研究,并提出新的模型。主要工作如下:超分辨率需要充分利用圖像包含的信息來(lái)提升圖像的分辨率,但是現(xiàn)在許多基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率算法都沒(méi)有將這些非局部相似性考慮進(jìn)去。為了解決這一問(wèn)題,本文提出了基于全局感知網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法。利用非局部相似性計(jì)算兩個(gè)像素點(diǎn)的相似權(quán)重,作為圖像超分辨率重建的約束條件,充分挖掘豐富的冗余信息,將這些信息進(jìn)行重建高分辨率圖像。實(shí)驗(yàn)表明,提出的方法不僅PSNR和SSIM上有... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

超分低分辨率

基于內(nèi)容合成的視頻幀間插值

圖像編號(hào)為“108005”（B100）的圖像超分辨率結(jié)果（放大4倍）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3027476