基于卷積神經網絡的圖像紋理的超分辨率重建.pdf

1、圖像作為視覺信息的載體，是人類獲取信息的重要來源之一。而圖像的質量決定了獲取信息的準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的重要一部分。由于神經網絡具有擬合任意復雜函數的能力，能夠在一定程度上解決超分辨率重建的不適定問題，因此在超分辨率重建上也表現出不錯的性能。針對目前算法對某些紋理信息還原度不高的問題，提出了基于卷積神經網絡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行分類，然后用卷積神經網

2、絡對同一類別的樣本集進行超分辨率重建。
　　本文的主要研究工作如下：
　　第一，介紹圖像超分辨率技術的研究背景和意義，并對幾個典型的超分辨率算法進行介紹，闡述其基本原理以及各自的優(yōu)缺點，尤其是基于卷積神經網絡的超分辨率重建算法，本文是在此基礎上進行改進。
　　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，然后針對紋理區(qū)域用梯度算子法提取其紋理特征,最后用