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基于卷积神经网络的图像超分辨率重建

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基于卷积神经网络的图像超分辨率重建
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1.绪论第9-18页
  1.1 研究背景和意义第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-16页
    1.2.1 图像超分辨率重建研究现状第11-13页
    1.2.2 卷积神经网络研究现状第13-16页
  1.3 存在的问题及解决方法第16-17页
  1.4 本文的主要内容和组织结构第17-18页
2.卷积神经网络技术第18-33页
  2.1 神经网络第18-22页
    2.1.1 感知机学习算法第18-20页
    2.1.2 反向传播神经网络第20-22页
  2.2 卷积神经网络第22-30页
    2.2.1 卷积层第23-26页
    2.2.2 池化层第26-27页
    2.2.3 全连接层第27页
    2.2.4 激活函数第27-29页
    2.2.5 损失函数第29-30页
  2.3 卷积神经网络软件平台第30-31页
  2.4 本章小结第31-33页
3.基于全卷积网络的图像超分辨率重建算法第33-44页
  3.1 绪论第33页
  3.2 卷积神经网络与重建第33-38页
    3.2.1 图像的梯度与纹理第34页
    3.2.2 卷积神经网络前向传播第34-37页
    3.2.3 卷积神经网络后向传播第37-38页
  3.3 模型结构与参数设置第38-39页
  3.4 实验与分析第39-43页
    3.4.1 性能评估与分析标准第39-40页
    3.4.2 四层模型实验第40-41页
    3.4.3 卷积核参数调整第41-42页
    3.4.4 五层模型实验第42-43页
  3.5 本章小结第43-44页
4.基于特征转移的单幅图像超分辨率重建第44-55页
  4.1 相关工作第44-47页
    4.1.1 基于卷积神经网络的超分辨率重建第44-45页
    4.1.2 学习与传递图像中层表示第45-47页
  4.2 重建模型第47-50页
    4.2.1 算法结构第47-48页
    4.2.2 待训练参数与损失函数第48-50页
  4.3 模型参数设置第50页
  4.4 实验结果与分析第50-54页
    4.4.1 训练数据第50页
    4.4.2 参数设置第50-51页
    4.4.3 实验结果第51-54页
  4.5 本章小结第54-55页
5.总结与展望第55-57页
  5.1 本文的主要内容第55-56页
  5.2 未来研究的展望第56-57页
参考文献第57-62页
个人简历、在学期间发表的学术论文第62-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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