激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 121001, 网络出版: 2019-08-01   

基于卷积神经网络的单幅图像超分辨 下载: 1324次

Single Image Super-Resolution Based on Convolutional Neural Network
作者单位
燕山大学理学院, 河北 秦皇岛 066004
引用该论文

史紫腾, 王知人, 王瑞, 任福全. 基于卷积神经网络的单幅图像超分辨[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 121001.

Ziteng Shi, Zhiren Wang, Rui Wang, Fuquan Ren. Single Image Super-Resolution Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 121001.

引用列表
1、 基于深度学习多帧海面图像超分辨算法研究激光与光电子学进展, 2021, 58 (16): 1610005
2、 基于深度学习的傅里叶叠层显微成像激光与光电子学进展, 2020, 57 (22): 221106
3、 密集连接的生成对抗网络图像超分辨率重建激光与光电子学进展, 2020, 57 (22): 221011
4、 改进的卷积神经网络对地震数据进行去噪的方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061501
5、 基于时域演化特征的细胞有丝分裂事件识别与检测激光与光电子学进展, 2019, 56 (24): 241007
6、 基于密集连接与激励模块的图像超分辨网络激光与光电子学进展, 2019, 56 (20): 201005
7、 基于深度网络模型的视频序列中异常行为的检测方法激光与光电子学进展, 2019, 56 (13): 131101

史紫腾, 王知人, 王瑞, 任福全. 基于卷积神经网络的单幅图像超分辨[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 121001. Ziteng Shi, Zhiren Wang, Rui Wang, Fuquan Ren. Single Image Super-Resolution Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 121001.

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