圖像作為網(wǎng)絡(luò)時代重要的信息載體,其分辨率的高低意味著包含信息的豐富程度。高分辨率圖像包含邊緣、紋理等重要的視覺特征,能夠準確地表達其中的關(guān)鍵信息。但由于現(xiàn)實環(huán)境或硬件設(shè)備的影響,人們往往得到內(nèi)容不完整的低分辨率圖像。圖像超分辨率技術(shù)可以從一張或多張低分辨率圖像中重建高分辨率估計圖像。目前,超分辨率重建已經(jīng)成為圖像處理等領(lǐng)域的研究熱點,具有廣闊的應(yīng)用場景和現(xiàn)實意義。本文針對單幅低分辨率圖像進行重建,提出兩種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法。結(jié)合密集網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和經(jīng)典殘差網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,提出基于殘差重構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)(Residual Reconstructed Dense Network,RRDN)的超分辨率算法。(1)網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)多個殘差重構(gòu)密集塊(Residual Reconstructed Dense Block,RRDBlock),探索更高層次的抽象特征;引入全局跳躍連接,學(xué)習(xí)低級特征和高級特征之間的殘差系數(shù)。(2)RRDBlock的瓶頸層,增加了低分辨率特征的多樣性同時保證了較小的密集增長率;RRDBlock的持久內(nèi)存機制,實現(xiàn)了特征信息在網(wǎng)絡(luò)中更高效快速地流通,顯著地提升了網(wǎng)絡(luò)重建性能;RR...

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)超分辨率算法
        1.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超分辨率算法
    1.3 重建圖像質(zhì)量評價標準
    1.4 本文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 深度學(xué)習(xí)理論及數(shù)據(jù)處理
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 卷積層
        2.1.2 反卷積層
        2.1.3 非線性激活層
    2.2 經(jīng)典深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 殘差網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 密集連接網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 雙路徑網(wǎng)絡(luò)
    2.3 網(wǎng)絡(luò)模型中的優(yōu)化算法
        2.3.1 隨機梯度下降算法
        2.3.2 Adam優(yōu)化算法
    2.4 數(shù)據(jù)增強及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于殘差重構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法
    3.1 引言
    3.2 殘差重構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 瓶頸層
        3.2.2 殘差重構(gòu)密集塊
        3.2.3 殘差重構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)
        3.2.4 實現(xiàn)細節(jié)
    3.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)討論
    3.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)置
    3.5 RRDN性能分析與實驗結(jié)果
        3.5.1 消融實驗
        3.5.2 網(wǎng)絡(luò)權(quán)重范數(shù)分析
        3.5.3 與其他算法的實驗對比與分析
        3.5.4 算法復(fù)雜度及時間性能分析
        3.5.5 網(wǎng)絡(luò)適用場景分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于緊湊型雙路徑網(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法
    4.1 引言
    4.2 緊湊型雙路徑網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)框架
        4.2.2 雙路徑單元
        4.2.3 雙路徑塊
        4.2.4 反卷積部分和重建部分
    4.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)置
    4.4 CDPN網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)分析
        4.4.1 網(wǎng)絡(luò)深度對重建性能的影響
        4.4.2 雙路徑單元中超參數(shù)B,G和E的分析
    4.5 CDPN實驗結(jié)果與分析
        4.5.1 網(wǎng)絡(luò)權(quán)重范數(shù)分析
        4.5.2 與其他算法的對比結(jié)果與分析
        4.5.3 信息保真度的實驗結(jié)果與分析
        4.5.4 時間性能的實驗結(jié)果與分析
        4.5.5 RRDN與CDPN性能對比分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3933206