圖像作為記載信息的一個載體,在我們?nèi)粘Ｉ钪邪缪葜豢苫蛉钡慕巧�。圖像分辨率是一個圖像所含細(xì)節(jié)信息及清晰度的一個指標(biāo)。一張圖像的分辨率高低決定了該圖像的清晰度與圖像中的細(xì)節(jié)。所以獲得清晰及細(xì)節(jié)豐富的圖像成為圖像處理中重要的發(fā)展方向。由于獲取圖像的硬件以及其他一些外部因素的影響,這對我們獲取高分辨率圖像產(chǎn)生了一定的干擾。為了降低我們獲取高像素圖像的硬件成本。我們使用軟件對圖像進(jìn)行處理來獲得清晰度高的圖像,這就成為超分辨重建技術(shù)(SR)出現(xiàn)的條件之一。SR就是提升圖像質(zhì)量的一種軟件方法,它經(jīng)濟(jì)有效的特點使它能在圖像處理領(lǐng)域脫穎而出。本文研究的主要工作如下:1)系統(tǒng)闡述了超分辨率技術(shù)的背景意義。同時對圖像質(zhì)量主客觀評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹。簡單地介紹超分辨率重建技術(shù)發(fā)展至今出現(xiàn)的幾種算法,同時總結(jié)它們各自存在的缺點。2)詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、網(wǎng)絡(luò)組成部分以及網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。介紹了 SRCNN算法和基于SRCNN算法的改進(jìn)算法。3)本文提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的超分辨重建算法。該改進(jìn)算法是基于傳統(tǒng)的SRCNN網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)的,將殘差網(wǎng)絡(luò)加入到SRCNN三層模型中,增加了 SRCNN網(wǎng)絡(luò)模型的深度,使其擁有對圖像更好的重建效果。最后將改進(jìn)算法進(jìn)行實驗分析,在實驗結(jié)果中可以得到較好的重建效果。圖[22]表[3]參[56]。
【學(xué)位單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

圖２－２雙線性插值原理圖逡逑Ｆｉｇ邋２－２邋Ｂｉｌｉｎｅａｒ邋ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ逡逑

圖２－３雙三次插值基本原理圖逡逑Ｆｉｇ邋２－３邋Ｂｉｃｕｂｉｃ邋ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ邋ｂａｓｉｃ邋ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑

圖２－４迭代反投影法重建流程圖逡逑Ｆｉｇ邋２－４邋Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ邋ｂａｃｋ邋ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ邋ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ邋ｆｌｏｗｃｈａｒｔ逡逑復(fù)原過程這里Ｆ是要輸入，Ｘ．的

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 李欣;;小波變換和模糊凸集投影相結(jié)合的圖像復(fù)原方法研究[J];電子設(shè)計工程;2015年17期

2 莫建文;曾兒孟;張彤;袁華;;基于幾何字典學(xué)習(xí)和耦合約束的超分辨率重建[J];紅外技術(shù);2015年08期

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本文編號：2826146