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基于退化图像的轻量级盲超分辨率重建算法

目录

基于退化图像的轻量级盲超分辨率重建算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2盲超分辨率技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3基于退化模型的重建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4本文主要工作与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1图像退化模型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2传统超分辨率重建算法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3深度学习在超分辨率中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.4轻量级模型设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

基于退化图像的轻量级盲超分算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1整体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2退化信息估计模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3基于特征的稀疏表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.4轻量级网络结构构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.5重建损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1实验数据集与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2与其他算法的对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3不同退化程度下的性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.4算法参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.5计算效率与硬件资源占用分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.2算法局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

基于退化图像的轻量级盲超分辨率重建算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．40

文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3研究内容与主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.1图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2盲超分辨率技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.3退化模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.1算法框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.2数据预处理．．．．．