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基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法  
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【英文篇名】 Image Super-resolution Based on Tiny Recurrent Convolutional Neural Network
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【作者】 马昊宇; 徐之海; 冯华君; 李奇; 陈跃庭;
【英文作者】 MA Hao-yu; XU Zhi-hai; FENG Hua-jun; LI Qi; CHEN Yue-ting; State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation; College of Optical Engineering; Zhejiang University;
【作者单位】 浙江大学光电工程与信息学院现代光学仪器国家重点实验室;
【文献出处】 光子学报 , Acta Photonica Sinica, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 超分辨成像; 卷积神经网络; 递归神经网络; 图像恢复; 底层视觉;
【英文关键词】 Super-resolution; Convolutional neural network; Recurrent neural network; Image restoration; Low-level vision;
【摘要】 针对现有软件实现超分辨算法通常过于复杂、运算开销大、模型复杂度高的问题,本文从成像过程中图像退化的物理原理出发,提出一套基于小递归卷积神经网络的单帧图像超分辨模型.将物理模型的约束融入到模型中,与现有的基于统计学习的图像超分辨算法相比,本文提出的模型的模型复杂度和计算量几乎可以忽略不计,同时内部的参数也有着更加明确的物理意义,并且引入了外部数据辅助对相应的模型参数进行学习.使用运行速度、峰值信噪比的数值方法对结果进行评价,结果表明:本文提出的算法消耗时间只有传统反向投影算法的75%,而精度比反向投影算法提高了0.2dB,比双线性插值提高了1.2dB.本文提出的算法可以取得比迭代反投影算法更快、重建精度更高的超分辨重建效果.
【英文摘要】 A super-resolution algorithm via tiny recurrent convolutional neural network was proposed on the basis of the principles of image degradation.The proposed model has very few parameters when compared to super-resolution algorithms based on naive statistical learning.Model parameters of the proposed model have their specific physical meanings because corresponding image degradation model is introduced and regularizes the proposed model implicitly.This paper also provides an inner view of the related parameter...
【基金】 国家自然科学基金(No.61475135); 浙江省科技计划项目(No.2017C01033)资助~~
【更新日期】 2018-03-19
【分类号】 TP183;TP391.41
【正文快照】 0引言随着信息技术的发展和智能设备的推广,用户对于图像质量的要求也越来越高.然而由于光学成像系统的像差、图像采集设备本身的带宽限制以及传输过程中的带宽限制,图像的像质不可能无限制的提高.因此如何采用合适的超分辨算法,提升图像质量,克服以上提到的种种问题,成为一个?

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