双流特征增强轻量级图像超分辨率重建方法.docx

双流特征增强轻量级图像超分辨率重建方法

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目标与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1图像处理基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1图像分辨率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.2图像超分辨率技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.2注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3双流模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3.1单流模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.2双流模型特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1数据收集与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1.2数据标注方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1随机裁剪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2随机旋转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.3随机翻转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3数据去噪与平滑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.1高斯滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3.2中值滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

双流特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1特征描述符设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2双流模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.1单流模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2.2双流模型整合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3.1特征加权融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.3.2特征选择优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

超分辨率重建算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.1传统超分辨率算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.1.1基于插值的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.1.2基于学习的算法．