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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--结合图像纹理分割的改进卷积神经网络超分辨率图像重建算法研究
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结合图像纹理分割的改进卷积神经网络超分辨率图像重建算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及目的第9-10页
    1.2 超分辨率图像重建国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于插值的超分辨率重建算法第10页
        1.2.2 基于重建的超分辨率重建算法第10-11页
        1.2.3 基于学习的超分辨率图像重建算法第11-13页
    1.3 本文的主要工作及章节安排第13-15页
2 卷积神经网络理论基础第15-26页
    2.1 人工神经网络概述第15-18页
        2.1.1 人工神经网络结构第15-17页
        2.1.2 BP算法第17-18页
    2.2 卷积神经网络概述第18-23页
        2.2.1 卷积神经网络简介第18-19页
        2.2.2 卷积神经网络结构第19-21页
        2.2.3 卷积神经网络的前馈传播第21-23页
    2.3 基于卷积神经网络的超分辨率算法第23-25页
        2.3.1 SRCNN算法概述第23页
        2.3.2 SRCNN算法具体步骤第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 改进的超分辨率卷积神经网络第26-46页
    3.1 耦合深度自编码器第26-30页
        3.1.1 自编码器原理简介第26-27页
        3.1.2 常见自编码器简介第27-28页
        3.1.3 耦合深度自编码器算法简介第28-30页
    3.2 改进的耦合深度自编码器第30-36页
        3.2.1 低分辨率自编码器第31页
        3.2.2 残差自编码器第31-32页
        3.2.3 映射层第32-33页
        3.2.4 改进的耦合深度自编码器的算法流程第33-36页
    3.3 实验结果与分析第36-45页
        3.3.1 彩色图像的重建第36-37页
        3.3.2 训练数据与测试数据的处理第37页
        3.3.3 模型参数的选择第37-41页
        3.3.4 与其他算法的对比第41-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 结合图像纹理分割的超分辨率重建算法第46-64页
    4.1 图像纹理基本概念第46-47页
        4.1.1 图像纹理的定义第46页
        4.1.2 图像纹理的种类第46-47页
        4.1.3 图像纹理的特性第47页
    4.2 图像纹理分割方法第47-52页
        4.2.1 基于相对总变差模型的图像结构提取第47-50页
        4.2.2 改进的图像纹理分割方法第50-52页
    4.3 结合图像纹理分割的超分辨率重建算法第52-54页
        4.3.1 算法的重建过程第52-53页
        4.3.2 算法的训练过程第53-54页
    4.4 实验结果与分析第54-63页
        4.4.1 单张图像的纹理分割实验第55-57页
        4.4.2 训练过程中的纹理分割第57-58页
        4.4.3 图像重建结果及分析第58-63页
    4.5 本章小结第63-64页
5 总结与展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
附录第71页
    作者在攻读学位期间发表的论文目录第71页

 
 
论文编号BS4054926,这篇论文共71
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