高效多尺度卷积网络在图像超分辨率重建中的应用.docx
高效多尺度卷积网络在图像超分辨率重建中的应用
目录
高效多尺度卷积网络在图像超分辨率重建中的应用（1）．．．．．．．．．．3
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2图像超分辨率技术的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、相关工作与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2多尺度分析方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3图像超分辨率重建技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、高效多尺度卷积网络的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1网络架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2特征提取层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.3多尺度特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.4损失函数的选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
四、实验设置与数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.1不同模型的性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3模型的局限性与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
高效多尺度卷积网络在图像超分辨率重建中的应用（2）．．．．．．．．．22
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
二、图像超分辨率重建技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
图像超分辨率重建定义与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
图像超分辨率重建技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
三、高效多尺度卷积网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
卷积神经网络基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
多尺度卷积网络介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
高效多尺度卷积网络特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
四、高效多尺度卷积网络在图像超分辨率重建中的应用．．．．．．．．．．27
数据准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
结果评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
五、高效多尺度卷积网