基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李佳星; 赵勇先; 王京华 |
| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2021-10-15 |
| 卷号 | 47期号:10页码:2341-2363 |
| 英文摘要 | 单幅图像超分辨率(Single image super-resolution, SISR)重建是计算机视觉领域上的一个重要问题,在安防视频监控、飞机航拍以及卫星遥感等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类、检测、识别等诸多领域中取得了突破性进展,也推动着图像超分辨率重建技术的发展.本文首先介绍单幅图像超分辨率重建的常用公共图像数据集;然后,重点阐述基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方向的创新与进展;最后,讨论了单幅图像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战,并对未来的发展趋势进行了思考与展望. |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66045]  |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室 2.中国科学院大学 3.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 4.长春理工大学机电工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李佳星,赵勇先,王京华. 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述[J]. 自动化学报,2021,47(10):2341-2363. |
| APA | 李佳星,赵勇先,&王京华.(2021).基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述.自动化学报,47(10),2341-2363. |
| MLA | 李佳星,et al."基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述".自动化学报 47.10(2021):2341-2363. |
入库方式： OAI收割
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