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基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述
李佳星; 赵勇先; 王京华
2021-10-15
发表期刊自动化学报
卷号47期号:10页码:2341-2363
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.
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文献类型期刊论文
条目标识符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.长春理工大学机电工程学院
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
3.中国科学院大学
4.长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室
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.
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