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基于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法研究.pdf
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基于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法研究.pdf
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基于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法研究
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针对现有卷积神经网络图像超分辨率复原算法中映射函数容易出现过学习、损失函数收敛性不足等问题,通过结合现有视觉识别算法和深度学习理论对其进行改进。首先将原有SRCNN层数从3层提高到13层,并提出一种自门控激活函数形式swish,代替以往网络模型常用的sigmoid、ReLU等激活函数,充分利用swish函数的优势,有效避免了过拟合问题,更好地学习利用低分辨率到高分辨率图像之间的映射关系指导图像重建
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本文总结了超分辨率下的图像重构研究现状,SRCNN的实现原理,并结合深度学习的基础知识描述SRCNN中特征提取和表示,非线性映射,及对映射后的特征进行重构的具体操作,研究基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率图像重构的实现方法,通过与插值重构算法(以最近邻插值法、双线性插值法,双三线性插值为例)和CT重构(反投影,迭代重建,解析法)进行比对总结SRCNN及插值重构算法的优缺点。 在研究方法模块对S
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