【摘 要】
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图像中包含着许多重要的信息,然而在采集或传输的过程中会受到各种因素的干扰导致图像出现分辨率过低或含有噪声的现象。图像超分辨率重建算法就是将图像从低分辨率转化为高分辨率的方法。现有的基于卷积神经网络（convolutional Neural Network,CNN）的图像超分辨率重建算法相对于传统方法极大的提升了图像的重建效果,但是现有的超分辨率算法都是基于无噪声图像的,对含噪声图像的重建效果差。针
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图像中包含着许多重要的信息,然而在采集或传输的过程中会受到各种因素的干扰导致图像出现分辨率过低或含有噪声的现象。图像超分辨率重建算法就是将图像从低分辨率转化为高分辨率的方法。现有的基于卷积神经网络（convolutional Neural Network,CNN）的图像超分辨率重建算法相对于传统方法极大的提升了图像的重建效果,但是现有的超分辨率算法都是基于无噪声图像的,对含噪声图像的重建效果差。针对目前图像超分辨率重建方法存在的特征提取不足导致图像重建效果不好,以及噪声导致的图像重建后依然模糊等问题,本文提出了一种针对噪声图像改进的超分辨率重建算法。本文基于卷积神经网络的基础,提出了基于噪声图像的超分辨率重建算法并对此进行改进。首先对图像的退化模型以及图像的评价指标做出了详细介绍,同时对几类经典算法进行了研究。其次在卷积神经网络理论的基础上加入残差网络,提升对图像细节特征提取的能力,同时将均方差损失函数改为混合梯度误差函数,使用了PRe LU激活函数,避免了训练过程中可能出现的神经元坏死现象。文章最后为了提高了改进算法针对噪声的鲁棒性,引入级联网络模型,将改进后的图像去噪算法和本文前面改进的图像重建算法结合,得到了基于卷积神经网络的抗噪声的图像超分辨率重建算法,最终实现了基于卷积神经网络的噪声图像超分辨率重建。经过实验验证,残差网络可以加深网络对于图像特征的提取,提高图像的重建质量和效率,去噪算法网络的引入对于噪声图像具有较好的重建效果。实验结果表明本文提出的算法确实有着优秀的抗噪声干扰性能,改进后的算法无论在主观视觉效果上还是客观数值上都表现出了一定的优势。
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