| 应用于视觉测量的图像超分辨率重建算法 | |
| 所属分类：解决方案 | |
| 上传者：zhoubin333 | |
| 文档大小：823 K | |
| 标签： 深度学习 图像处理 超分辨率 | |
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| 文档介绍： 恶劣环境下的低质图像会严重影响基于视觉的位移测量效果。图像超分辨率重建有望能改善图像质量、突出目标特征以提高测量精度和可靠性，进而应用于视觉测量场景。故提出了一种关注细节特征的图像超分辨率重建算法，该算法设计了一个角点增强支路，并通过角点损失函数进行约束实现对角点信息的增强，此外增加边缘损失函数提升边缘的重建效果。实验结果表明，该算法在客观评价指标上表现优异，视觉效果上取得了更加清晰的纹理细节，设计的验证实验证明，该算法重建的边缘与角点更加准确，对目标定位有一定帮助，适用于视觉测量应用场景。 | |
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