关于神经网络图像超分辨率的适应性
计算机视觉与模式识别
2012-12-24 v1
摘要
在本文中，我们描述并开发了一个用于低级图像处理的多层感知机（MLP）框架，其中 MLP 将用于执行图像超分辨率。同时，MLP 使用来自不同类别的各种图像进行训练，从而分析神经网络的行为和性能。测试采用定性测试进行，包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。结果表明，使用单一图像类别训练的 MLP 与其他研究人员提出的方法相比，表现相当不错。
引用
@article{arxiv.1212.5352,
title = {On the Adaptability of Neural Network Image Super-Resolution},
author = {Kah Keong Chua and Yong Haur Tay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.5352},
year = {2012}
}
备注
Image Super Resolution, Neural Network, Multilayer Perceptron, Mean Squared Error, Peak Signal-to-Noise Ratio, Structural Similarity Index