基于深度卷积神经网络的图像复原方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 文章结构安排

2 理论基础

2.1 图像超分辨重建概述

2.2 深度学习相关理论

2.2.1 卷积神经网络

2.2.2 激活函数

2.2.3 优化方法

2.3 基于卷积神经网络的图像超分辨重建

2.3.1 算法框架

2.3.2 网络结构

2.3.3 算法分析

2.4 图像超分辨重建的质量评价

2.5 本章小结

3 基于深度残差网络结合多特征融合的图像超分辨重建

3.1 残差网络

3.2 基于残差网络的图像超分辨重建算法

3.3 基于深度残差网络结合多特征融合的图像超分辨重建

3.3.1 算法结构

3.3.2 运算过程

3.3.3 结构设计

3.3.4 实验结构及分析

3.4 本章小结

4 基于多退化模型下双密集连接网络的图像超分辨重建

4.1 多退化模型

4.2 密集连接网络

4.3 基于多退化模型下双密集连接网络的图像超分辨重建

4.3.1算法结构对比

4.3.2 双密集连接网络结构

4.4 实验结果及分析

4.4.1 数据集

4.4.2 参数设置

4.4.3 实验设计

4.4.4 结果分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果