基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究  

作　　者：包全磊 

机构地区：[1]太原学院公共实验中心,山西太原237016

出　　处：《信息记录材料》2024年第8期64-66,共3页Information Recording Materials

摘　　要：本文针对图像超分辨重建领域,深入研究了超深超分辨率(very deep super-resolution,VDSR)模型的结构和原理,并利用BSDS100数据集进行验证。首先,探讨了图像超分辨重建技术的背景和意义,以及国内外研究现状。其次,分析了VDSR模型的数学原理和工作过程,包括卷积操作、修正线性单元激活函数和残差学习机制等关键内容。最后,在实验部分,使用Python搭建实验环境,并通过BSDS100数据集对VDSR模型进行测试。实验结果表明,VDSR模型能够有效提高低分辨率图像的质量和清晰度,重建图像在纹理、边缘和细微结构等方面与高分辨率图像接近,验证了其在图像超分辨重建任务中的优越性和有效性。

关 键 词：深度学习 超分辨率重建 VDSR模型 BSD100数据集 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]