针对因数字化处理或者网络传输过程中导致的图片质量不佳的情况，研究旧书重做方法及其应用。以传统的超分辨领域中的插值算法为原型，针对传统的插值算法存在的鲁棒性差、计算量大的问题进行改进，将深度学习方法融入传统的插值算法中，提出了网络模型SRCNN。最后通过在set5+旧书测试集上和其他算法进行对比，得到了SRCNN算法在不同的上采样倍率条件下性能都优于传统插值算法的结果，证明了算法的实用性和优越性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
