摘
要
图像超
分辨率重建目前已成为图像处理领域的研究热点，由于低分辨率图像在历史照片（视频）利用、安全监控、多媒体检索等应用中不能满足需求，因此需要将低分辨率图像进行超分辨率重建。在以往的研究中，传统的
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分辨率重建方法虽然取得了很好的效果，但当放大倍数增加到一定大小时，不仅计算复杂而且很难重建出图像的细节信息。随着深度学习的不断发展，卷积神经网络在
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分辨率重建中取得了巨大成功，打破了传统重建方法的局限性。为了提高网络性能通常采取增加网络深度的方法，但随着网络深度的增加，会产生梯度消
基于增强型深度残差网络的图像超分辨率重建研究-20863字.docx