基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像紋理的超分辨率重建.pdf

1、圖像作為視覺(jué)信息的載體，是人類獲取信息的重要來(lái)源之一。而圖像的質(zhì)量決定了獲取信息的準(zhǔn)確性以及獲取的信息量的高低，所以如何提高圖像的分辨率成為圖像處理技術(shù)的重要一部分。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有擬合任意復(fù)雜函數(shù)的能力，能夠在一定程度上解決超分辨率重建的不適定問(wèn)題，因此在超分辨率重建上也表現(xiàn)出不錯(cuò)的性能。針對(duì)目前算法對(duì)某些紋理信息還原度不高的問(wèn)題，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像紋理的超分辨率算法。主要思想是先提取圖像的紋理特征進(jìn)行分類，然后用卷積神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)對(duì)同一類別的樣本集進(jìn)行超分辨率重建。
　　本文的主要研究工作如下：
　　第一，介紹圖像超分辨率技術(shù)的研究背景和意義，并對(duì)幾個(gè)典型的超分辨率算法進(jìn)行介紹，闡述其基本原理以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)，尤其是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建算法，本文是在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。
　　第二，介紹紋理提取的方法和基于紋理特征的分類方法。首先提出紋理提取的方法，并用此方法分離圖像的紋理得到紋理掩膜，然后針對(duì)紋理區(qū)域用梯度算子法提取其紋理特征,最后用