一種光照不均圖像的超分辨率重建算法研究_第1頁
一種光照不均圖像的超分辨率重建算法研究_第2頁
一種光照不均圖像的超分辨率重建算法研究_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

越受到關(guān)注。Changeetal.提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepConvolutionalNeuralNetwork,DCNN）的超分辨率重建算法SRCNN(Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork)[1]。其通過多次迭代清晰、高分辨率的圖像。雖然該算法在圖像重建方面取得了較好的效果，但對于光照不均問題的解決仍有一定局限性。Duetal提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworksGANs）和殘差塊的算法[2]，Jureticetal（VariationalAutoencoder,VAE）進(jìn)行圖像重建[3]。這些算法均在光照本文所提出的光照不均圖像超分辨率重建算法（ilmiaton-aware-soutioncosrcnofimae）采用了殘差塊的結(jié)構(gòu)設(shè)計，并結(jié)合對抗生成網(wǎng)絡(luò)的思想，通過多次迭代學(xué)習(xí)光照信息來提高圖像的分辨率和清晰度。具體流程如下：用ISRI算法進(jìn)行圖像重建后，分別使用PSNR和SSIM進(jìn)行圖像質(zhì)量評價。實驗結(jié)果表明，ISRIPSNRSSIM相比于傳統(tǒng)的插值算15.6%12.4%SRCNN5.7%和7.2%。接著，我們在不同噪聲水平（noiselevel）下評估ISRI算法的效SRCNN和插值算法，ISRI算法能更好地保留ISRI算法在光照不

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論