基于周期激活函数的单图像超分辨率深度残差网络

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致谢

第一章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

1.2 研究现状

1.3 主要内容与章节安排

第二章 卷积神经网络

2.1 卷积神经网络定义

2.2 卷积神经网络结构

2.3 反向传播算法

2.4 梯度消失与梯度爆炸

2.5 残差学习思想与残差块结构

2.6 本章小结

第三章 图像超分辨率

3.1 图像退化模型

3.2 图像超分辨算法分类

3.2.1 概述

3.2.2 基于插值的图像超分辨率算法

3.2.3 基于重建的图像超分辨率算法

3.2.4 基于学习的图像超分辨率算法

3.2.5 基于深度学习的图像超分辨率算法

3.2.6 基于深度学习的网络模型VDSR

3.3 图像质量评价方法

3.4 本章小结

第四章 基于周期激活函数的超分辨率重建网络

4.1 概述

4.2 周期残差块

4.3 单尺度网络结构

4.4 多尺度网络结构

4.5 实验结果

4.5.1 数据集

4.5.2 实验设置与结果对比

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 前景展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果惰况