基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型OACSTPCD
Single Image Super-Resolution Restoration Model Using Deep Convolutional Networks
[目的]针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型.[方法]使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进…查看全部>>
[Objective]On the limitations of human perception in MSE (Mean square error) as one of loss functions,and flaws remained in images generated by the super-resolution algorithm based on the convolution neural network,such as excessive parameters,large calculated amount,long training time and fuzzy texture and so on. This research aimed at designing a single image super-resolution reconstruction model based on a deep convolution of the neural network.[Methods]T…查看全部>>
龙法宁;朱晓姝;胡春娇
玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林 537000玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林 537000玉林师范学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室,广西玉林 537000
信息技术与安全科学
超分辨率深度学习感知损失函数卷积神经网络
super-resolutiondeep learningperceptual lossesconvolutional neural networks
《广西科学》 2017 (3)
231-235,5
广西重点实验室科研课题项目(2016CSOBDP0302)和广西高校科研项目(2013YB202)资助.
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