【摘 要】
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超分辨率(SR)重建技术是将给出的低分辨率图像通过一系列的优化处理,最终生成高分辨率图像,满足将图像放大后仍能看清细节部分的需求。传统超分辨率做法是将单帧图像进行线性插值或样条函数插值,但只能达到放大效果,插值后丢失了许多高频细节。针对图像放大后细节部分模糊不清,本文使用深度学习中的GAN网络来实现矿井图像超分辨率重构,将井下摄像机采集到的低分辨率场景图像输入神经网络中,通过生成判别器产生出高分辨
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,北京外国语大学国际关系学院
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超分辨率(SR)重建技术是将给出的低分辨率图像通过一系列的优化处理,最终生成高分辨率图像,满足将图像放大后仍能看清细节部分的需求。传统超分辨率做法是将单帧图像进行线性插值或样条函数插值,但只能达到放大效果,插值后丢失了许多高频细节。针对图像放大后细节部分模糊不清,本文使用深度学习中的GAN网络来实现矿井图像超分辨率重构,将井下摄像机采集到的低分辨率场景图像输入神经网络中,通过生成判别器产生出高分辨率图像。
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