基于卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建

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基于卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建

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基于卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-23页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 图像超分辨率重建的国内外研究现状	第11-21页
1.2.1 基于插值的图像超分辨率重建	第11-13页
1.2.2 基于重构的图像超分辨率重建	第13-18页
1.2.3 基于学习的图像超分辨率重建	第18-21页
1.3 本文的主要研究内容	第21-22页
1.4 本文的章节安排	第22-23页
2 卷积神经网络的基本理论介绍	第23-32页
2.1 卷积神经网络	第23-30页
2.1.1 卷积核心思想	第24-27页
2.1.2 网络结构	第27-28页
2.1.3 反向传播算法	第28-30页
2.2 卷积神经网络软件平台	第30-31页
2.3 本章小结	第31-32页
3 基于卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建	第32-48页
3.1 基于CNN的图像重建理论	第32-35页
3.1.1 图像的梯度与纹理	第32-33页
3.1.2 卷积神经网络对图像提取特征	第33-35页
3.2 网络结构设计	第35-36页
3.2.1 网络多通道输入	第35-36页
3.2.2 卷积层和ReLU层	第36页
3.2.3 输出层	第36页
3.3 网络训练方法	第36-38页
3.3.1 网络损失函数	第36-37页
3.3.2 Solver优化方法	第37-38页
3.4 训练库和测试库	第38-41页
3.4.1 图像降质	第39页
3.4.2 训练库	第39-40页
3.4.3 测试库	第40-41页
3.5 实验结果与分析	第41-47页
3.5.1 实验环境	第41-42页
3.5.2 评价标准	第42-44页
3.5.3 实验结果分析	第44-47页
3.6 本章小结	第47-48页
4 基于多特征图融合的卷积网络结构的图像超分辨率重建	第48-58页
4.1 网络结构设计	第48-50页
4.1.1 多张高清图像输出	第48-49页
4.1.2 多特征融合的重建层	第49-50页
4.2 实验环境和参数设置	第50-51页
4.2.1 实验环境与实验数据	第50页
4.2.2 模型参数设置	第50-51页
4.3 实验结果	第51-55页
4.4 不同数据集训练的网络模型的泛化能力研究	第55-57页
4.4.1 网络训练环境和训练数据	第55页
4.4.2 对比与分析	第55-57页
4.5 本章小结	第57-58页
5 总结与展望	第58-60页
5.1 总结	第58页
5.2 展望	第58-60页
参考文献	第60-65页
研究生期间的科研活动和科研成果	第65-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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