發(fā)布時(shí)間：2021-04-25 01:36

　　人類處理的大部分信息來(lái)源于視覺獲得的圖像信息,圖像信息也在人類生產(chǎn)生活的各方面都有著重要作用。分辨率較低的圖像存在模糊、質(zhì)量低下和主觀感覺差等問(wèn)題,為了提高圖像的質(zhì)量,超分辨率技術(shù)被提出且不斷發(fā)展,目前在日常娛樂、公共監(jiān)控、衛(wèi)星成像、醫(yī)學(xué)圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域中都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前發(fā)展迅速,且在圖像處理任務(wù)中廣泛使用�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率技術(shù)通過(guò)學(xué)習(xí)大量的高低分辨率對(duì),能夠?yàn)榇亟▓D像補(bǔ)充足夠的細(xì)節(jié)信息,因此有著非常好的性能表現(xiàn)。但是在圖像超分辨率重建中,高性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)量多等問(wèn)題,只能在特定的有充足計(jì)算資源的情況下使用。在視頻超分辨率重建中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有利用到圖像算法的先驗(yàn)信息,且單一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大、缺少靈活性。針對(duì)這些問(wèn)題,本文開展了相關(guān)研究。本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法,提出了一個(gè)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以使用較少資源完成高質(zhì)量的重建。主要研究?jī)?nèi)容包括:（1）研究在參數(shù)量和計(jì)算量不變的前提下,如何提高殘差模塊的性能。（2）研究如何引入通道注意力機(jī)制,并做出相應(yīng)的改進(jìn)。（3）研究密集連接和殘差連接,并提出了更高效率的網(wǎng)絡(luò)連接結(jié)構(gòu)。在實(shí)驗(yàn)中,本文... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展與現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像超分辨率研究現(xiàn)狀
        1.2.2 混合分辨率視頻超分辨率研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 超分辨率相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 超分辨率技術(shù)基礎(chǔ)
        2.1.1 圖像退化模型
        2.1.2 超分辨率重建
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)及發(fā)展
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在超分辨率中的應(yīng)用
        2.3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率技術(shù)
        2.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率技術(shù)
    2.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨技術(shù)研究
    3.1 圖像超分辨率技術(shù)中的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 本文設(shè)計(jì)的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 殘差結(jié)構(gòu)及改進(jìn)
        3.2.2 注意力機(jī)制及改進(jìn)
        3.2.3 總體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)介紹
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
        3.3.3 與現(xiàn)有算法比較
    3.4 本章小結(jié)
第四章 混合分辨率視頻超分辨技術(shù)研究
    4.1 混合分辨率視頻超分辨介紹
    4.2 結(jié)合圖像超分辨的混合分辨率視頻超分辨框架
        4.2.1 混合分辨率視頻超分辨框架
        4.2.2 鄰近幀信息補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)介紹
        4.3.2 鄰近幀信息補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
        4.3.3 混合分辨率視頻超分辨率框架分析
        4.3.4 與現(xiàn)有算法比較
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
碩士期間成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]使用非均勻采樣復(fù)原理論進(jìn)行裂紋修復(fù)的混合分辨率多視角圖像超分辨(英文)[J]. 丁蘭,傅志中,李曉峰,曾蕾.  光電工程. 2013(11)
[2]基于PSNR立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法[J]. 楊嘉琛,侯春萍,沈麗麗,張卓筠.  天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(12)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨技術(shù)研究[D]. 敬琳萍.電子科技大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3158450