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为提高可视化电力系统智能巡检的效率,快速精确提取巡检图像的细节信息,文章提出基于单幅图像自学习的巡检图像超分辨率方法,提供高清晰度的图像支撑设备状态的智能化分析。图像超分辨率是将低分辨率(Low-Resolution,LR)图像重构成高分辨率(High-Resolution,HR)图像,基于深度卷积神经网络的超分辨率方法利用外部数据库开展大量的学习计算并进行多层网络参数优化,需要大量的运算成本。为了降低系统的成本消耗,单幅图像超分辨率技术成为一个重要的研究领域。文章提出利用图像自相似性进行自学习单幅