10.3969/j.issn.2095-2783.2015.02.017
基于多层卷积神经网络学习的单帧图像超分辨率重建方法
构建了一个应用于超分辨率重建的PMJ模型(perception,memory,judgment-super resolution,PMJ-SR),在感知阶段对图像进行初步的特征提取;在记忆阶段使用深度卷积神经网络学习得到超分辨率重建的过完备字典;在决策阶段,将过完备字典作为超分辨率重建的依据,对单帧图像进行超分辨率重建.实验结果表明,该模型对单帧图像具有良好的重建能力,能够较好地重建低分辨率图像.
超分辨率重建、卷积神经网络、深度学习、计算认知模型、感知、记忆、决策
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61373077;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20110121110020;福建省教育厅A类项目JA14300;国防基础科研计划项目
2015-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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