【摘 要】
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图像超分辨率重建是计算机视觉领域的重要研究方向之一,可以有效提升图像视觉效果,同时可以作为其它图像算法的预处理步骤,在公共安全领域、医学领域、遥感成像领域都有广泛
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图像超分辨率重建是计算机视觉领域的重要研究方向之一,可以有效提升图像视觉效果,同时可以作为其它图像算法的预处理步骤,在公共安全领域、医学领域、遥感成像领域都有广泛应用。近年来,随着卷积神经网络方法的引入与发展,图像超分辨率重建成为研究者们关注的热点。从目前的研究成果看,大部分研究者都倾向于研究神经网络模型结构,通过对卷积神经网络模型结构改进达到提升模型速度,改进图像超分辨率重建效果的目的。本文从卷积神经网络方法出发,以图像超分辨率重建任务为背景,以图像质量评价中的梯度幅值相似偏差（gradient magnitude similarity deviation,GMSD）函数为基础,提出了一种新的损失函数。目前为止图像超分辨重建领域中的卷积神经网络模型大都使用l2损失函数或l1损失函数进行训练,但使用l2或l1损失函数训练模型并不能达到最佳效果。本文提出了基于GMSD的新混合损失函数,使用该损失函数代替l2损失函数与l1损失函数进行卷积神经网络模型训练,可以在不改变原有模型结构的基础上,提升模型效果。
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