基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率圖像提升

專業(yè)：工程

項(xiàng)目類型：國(guó)外1對(duì)1

開(kāi)始時(shí)間：人滿開(kāi)班

是否可加論文：是

項(xiàng)目周期：38 課時(shí)（16 課時(shí)主導(dǎo)師+13課時(shí)科研能力提升課+9課時(shí)Professor Research Session） 每課時(shí)40分鐘

語(yǔ)言：英文

有無(wú)剩余名額：名額充足

建議學(xué)生年級(jí)：大學(xué)生

是否必需面試：是

適合專業(yè)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)

地點(diǎn)：無(wú)

建議具備的基礎(chǔ)：根據(jù)學(xué)生情況調(diào)整項(xiàng)目難度

產(chǎn)出：項(xiàng)目成果 推薦信 個(gè)人學(xué)術(shù)網(wǎng)站 論文輔導(dǎo)與發(fā)表（單獨(dú)服務(wù)）

項(xiàng)目背景：無(wú)

項(xiàng)目介紹：近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù)得到了長(zhǎng)足發(fā)展。圖像超分辨率技術(shù)能夠放大有限區(qū)域內(nèi)的像素，形成清晰的圖像。在實(shí)際生活中，圖像超分辨率重建技術(shù)是非常有用的。如醫(yī)學(xué)圖像的分辨率，受限于X光機(jī)、核磁共振掃描儀等設(shè)備的物理能力，通過(guò)超分辨率重建技術(shù)，增加醫(yī)學(xué)圖像的分辨率，將給醫(yī)生診斷提供更大幫助。此外，圖像超分辨率技術(shù)還可應(yīng)用于低分辨率老照片和視頻重建，監(jiān)控領(lǐng)域，衛(wèi)星圖像等遙感領(lǐng)域等。 在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被最常用來(lái)分析視覺(jué)圖像?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法(Super-Resolution Convolution Neural Network, SRCNN) 首先使用雙三次(bicubic)插值將低分辨率圖像放大成目標(biāo)尺寸，并通過(guò)三層卷積網(wǎng)絡(luò)擬合非線性映射，最后輸出高分辨率圖像結(jié)果。本項(xiàng)目中導(dǎo)師將帶領(lǐng)學(xué)生學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的核心知識(shí)與AI技術(shù)，并利用Python和TensorFlow編寫程序，幫助學(xué)生深入了解人工智能技術(shù)在生活與科研中的應(yīng)用。

項(xiàng)目大綱：無(wú)