基于卷积神经网络的图像纹理的超分辨率重建

发布时间：2018-03-14 00:33

  本文选题：图像处理　切入点：卷积神经网络　出处：《微型机与应用》2017年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目前,深度学习已经在图像超分辨率重建上表现出不错的性能,但是对某些纹理细节还原度不高。针对此问题,提出了基于卷积神经网络的纹理的超分辨率重建算法。首先用梯度算子提取图像的纹理特征,再将图像按照纹理进行分类,最后用卷积神经网络对同一类别的样本集进行超分辨率重建。实验证明,该算法能够恢复一定的纹理信息,而且对同类纹理的重建结果优于已有算法。
[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.
【作者单位】： 东华大学信息科学与技术学院;
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1608826