基于神经网络的全景视频超分辨率重建质量评价标准.docx

T_GDIOT 010—2024(基于神经网络的全景视频超分辨率重建质量评价标准).pdf ICS：33.160.01 CCS：I6513 团体标准 T/GDIOT010—2024 台平息信 基于神经网络的全景视频超分辨率重建质量 评价标准 准 Qualityevaluationstandardforsuper-resolutionreconstructionof panoramicvideobasedonneuralnetwork 标体团国 2024-12-23发布2024-12-23实施全广东省物联网协会发布台平息信准标体团国全 T/GDIOT010-2024 目录 1范围3 台 2规范性引用文件3 3术语和定义3 3.1客观评价3 3.2主观

2025-03-29 约1.02万字 10页立即下载

T_GDIOT 010-2024 基于神经网络的全景视频超分辨率重建质量评价标准.docx ICS：33.160.01 CCS：I6513 团体标准 T/GDIOT010—2024 基于神经网络的全景视频超分辨率重建质量评价标准 Qualityevaluationstandardforsuper-resolutionreconstructionofpanoramicvideobasedonneuralnetwork 2024-12-23发布2024-12-23实施广东省物联网协会发布 1 T/GDIOT010-2024 目录 1范围 3 2规范性引用文件 3 3术语和定义 3 3.1客观评价 3 3.2主观评价 3 3.3信噪比 3 4缩略语 4 5客观评价 4 5.1一般要求 4

2025-03-05 约4.58千字 9页立即下载

基于径向基函数神经网络的超分辨率图像重建.pdf 第 18卷第 6期光学精密工程 V0L18 No．6 2010年 6月 OpticsandPrecisionEngineering Jun．2010 文章编号 1004—924X(2010)06—1444—08 基于径向基函数神经网络的超分辨率图像重建朱福珍，李金宗，朱兵，李冬冬，杨学峰

2015-08-17 约2.05万字 8页立即下载

基于深度神经网络的图像超分辨率重建方法研究.pdf 摘要摘要图像是传递信息的一种重要媒介，但受到气候条件、成像系统、采集方式等多种客观条件的限制，在成像、处理和存储过程中容易出现不同程度的退化现象，另一方面，由于成像设备硬件技术与成本的约束，不少应用获得的大量图像分辨率不高，这些退化图像、低分辨图像势必会对图像信息的完整、准确表达以及图像的自动解译处理应用产生明显影响。而利用图像处理方法，对退化图像、低分辨率图像进行超分辨率重建 则是一种充分挖掘图像信息，提高图像质量

2025-05-16 约15.02万字 85页立即下载

《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究课题报告.docx 《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究课题报告目录一、《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究开题报告二、《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究中期报告三、《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究结题报告四、《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究论文《基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法比较与分析》教学研究开题报告一、课题背景与意义作为一名热衷于图像处理领域的研究者，我深知图像超分辨率技术在现实生活中的广泛应用和价值。随着科技的飞速发展，人们对图像

2025-06-09 约7.61千字 15页立即下载

2025-03-13 约3.14万字 44页立即下载

卷积神经网络赋能图像超分辨率重建：算法解析与多元应用.docx 卷积神经网络赋能图像超分辨率重建：算法解析与多元应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于医学、安防、遥感、娱乐等众多领域。随着各行业对图像质量要求的不断提高，图像超分辨率重建技术应运而生，成为图像处理领域的研究热点。图像超分辨率重建，旨在通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，弥补图像在采集、传输或存储过程中丢失的细节信息。在实际应用中，受限于图像采集设备的硬件条件、传输带宽以及存储成本等因素，我们往往只能获取到低分辨率图像。例如，在安防监控中，为了覆盖更大的监控范围，摄像头可能会采用较低的分辨率设置，导致在需要识别关键信息（如人脸、车牌

2025-04-07 约5.48万字 42页立即下载

基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法研究.docx 基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法研究一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息时代，图像作为重要的信息载体，广泛应用于各个领域，如医学影像、卫星遥感、安防监控、数字娱乐等。然而，由于图像采集设备的硬件限制、传输过程中的噪声干扰以及存储压缩等因素，获取的图像往往存在分辨率较低的问题，这严重影响了图像的视觉质量和信息表达能力。例如，在医学影像中，低分辨率图像可能导致医生难以准确识别病变细节；在安防监控中，无法清晰分辨嫌疑人的面部特征和行为动作。图像超分辨率复原技术旨在通过算法将低分辨率图像重建为高分辨率图像，恢复丢失的细节信息，从而提升图像的质量和应用价值。传统的图像超分辨率方法

2025-02-28 约6.45千字 6页立即下载

基于多尺度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类.docx 基于多尺度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类基于多尺度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类摘要高分遥感影像领域相关研究对社会和经济的发展都有着重要意义，场景分类是其热点研究应用之一。传统目标分类方法主要是利用手工标记特征和大量数据实现分类，精度低且时间成本过高。近年来深度学习技术发展迅猛，为遥感影像处理技术发展提供了大力支持，其中卷积神经网络模型的提出，彻底颠覆了传统机器学习的图像分类技术。随着卷积神经网络不断迭代发展，为解决传统卷积神经网络模型在小数据集训练易出现过拟合问题，在有限的遥感数据集得到较为理想的分类精度，本文基于传统CNN模型设计了一种添加多通道多尺度卷积特征提

2024-12-16 约1.86万字 27页立即下载

基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究.docx PAGE10 PAGE17 PAGE10 基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率的算法优化研究摘要随着信息技术的发展，图像是人们获取外界信息的主要途径之一，分辨率的提高可以改善人眼所感知到的图像信息。因此，人们对高分辨率图像的需求日益增长。超分辨率技术是生成更高分辨率图像的一种重要方法。近年来，基于卷积神经网络的图像超分辨率算法在质量和速度上都取得了巨大的进步，逐渐成为主流研究方向。同时，在超分辨率网络中引入注意力机制，也是近期的研究热点之一。本文主要针对超分辨率重建网络中引入的注意力层次及其本身的复杂程度进行研究。基本网络框架基于卷积神经网络，结合残

2024-06-01 约4.06万字 56页立即下载

基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率.docx PAGE 1- 基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率 一、1.图像超分辨率概述图像超分辨率技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过算法提升低分辨率图像的分辨率，使其接近甚至达到原始高分辨率图像的质量。这一技术的应用十分广泛，从数码相机到手机拍照，再到卫星图像处理，都离不开图像超分辨率技术的支持。据相关数据显示，图像超分辨率技术在提升图像清晰度方面可以带来约4倍以上的分辨率提升，这对于图像质量的要求日益提高的现代生活具有重要意义。随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像超分辨率任务中取得了显著的成果。特别是在2016年，由多伦多大学和阿里巴巴研究院共同提出的V

2025-01-21 约3.61千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法：原理、应用与优化研究.docx 基于卷积神经网络的图像超分辨率复原算法：原理、应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在数字化信息飞速发展的时代，图像作为信息传递的重要载体，广泛应用于医学、安防、遥感、影视等众多领域。随着各领域对图像质量要求的不断提高，图像超分辨率复原技术逐渐成为研究热点。高分辨率图像能够提供更丰富的细节信息，对于图像的分析、识别和理解至关重要。然而，受限于图像采集设备的硬件条件、传输带宽以及存储成本等因素，在实际应用中，我们常常获取到的是低分辨率图像。这些低分辨率图像在放大或进行进一步处理时，往往会出现模糊、锯齿等问题，严重影响图像的质量和后续应用效果。例如，在安防监控领域，低分辨率的监控图像可

2025-03-02 约6.38万字 49页立即下载

基于神经网络的高分辨率遥感影像分类研究的开题报告.docx 基于神经网络的高分辨率遥感影像分类研究的开题报告摘要：高分辨率遥感影像的分类在实际应用中具有重要意义，如土地利用、环境监测等。传统的遥感影像分类方法主要基于像元级别的特征提取和分类器设计，但这种方法难以处理大量的遥感数据。基于神经网络的方法由于可以自动提取特征和分类，因此成为了在遥感图像分类中的研究热点。在本文中，我们将介绍基于神经网络的高分辨率遥感影像分类方法的研究现状和研究意义，并提出一个基于卷积神经网络（CNN）的遥感影像分类模型。我们将使用公开的高分辨率遥感影像数据集进行实验，评估模型的性能和效果。本研究的结果可以为高分辨率遥感影像的分类和应用提供帮助。关键词：高分辨率遥感影像，

2024-04-21 约1.75千字 4页立即下载

基于多分辨率时序循环神经网络的风电机组故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112798956 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202011639677.1 (22)申请日 2020.12.31 (71)申请人江苏国科智能电气有限公司

2023-06-03 约1.24万字 11页立即下载

一种基于对抗神经网络的红外图像超分辨率方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991177 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110309438.8 (22)申请日 2021.03.23 (71)申请人数量级（上海）信息技术有限公司

2023-06-07 约1.95万字 21页立即下载