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基于机器学习的图片放大失真修复软件的实现

2020-05-26 00:05:33 来源:51毕业论文网 访问量:180

 

基于机器学习的图片放大失真修复软件的实现  (获取作品请联系在线客服)
 
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摘  要
图像修复技术的应用领域非常广泛,最近这些年图像修复在图像处理领域一直都是备受关注的问题。而在监控设备、卫星图像和医学影像等一些领域中,关于图片放大后像素的修复愈发成为一个急需解决的问题。
随着计算机性能的飞速提升,蛰伏已久的机器学习算法终于迎来了高速发展的时期。图像修复(也叫图像复原,图片修复)是计算机视觉领域中最有价值的研究方向之一,通过对一副缺损图像进行修复从而使其无限的接近或达到原始图像的像素信息或视觉效果。近年来,虽然出现了许多的图片像修复方法,如变分法,基于边界优先级的顺序填充算法,基于patch-vote的space-time Completion等,还有许多的图片修复应用,如Adobe Photoshop,彩影等。但是这些方法难以理解,应用使用复杂,本论文主要研究的是卷积神经网络算法在一般场景下图片修复方法的应用,更具体地说,这里的图片修复是指小图片放大失真的修复。
本文是基于CPU的良好运行平台下,来研究图片放大像素修复算法,实现图片的修复。主要内容介绍的是一种基于图像超分辨率的CNN网络研究,也就是SRCNN(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014),在MATLIB条件下MATLIB编程语言和GUIDE可视化界面,设计了一个简单的图片修复系统,实现基于CPU的图片修复。该系统使用简单,可用性较强。
 
关键词:图片修复;SRCNN;卷积神经网络       
 
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