基于深度學習的超分辨率圖像提升

專業(yè)：工程

項目類型：國外1對1

開始時間：人滿開班

是否可加論文：是

項目周期：38 課時（16 課時主導師+13課時科研能力提升課+9課時Professor Research Session） 每課時40分鐘

語言：英文

有無剩余名額：名額充足

建議學生年級：大學生

是否必需面試：是

適合專業(yè)：計算機視覺

地點：無

建議具備的基礎：根據(jù)學生情況調(diào)整項目難度

產(chǎn)出：項目成果 推薦信 個人學術(shù)網(wǎng)站 論文輔導與發(fā)表（單獨服務）

項目背景：無

項目介紹：近年來，基于深度學習的圖像超分辨率重建技術(shù)得到了長足發(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)學圖像的分辨率，受限于X光機、核磁共振掃描儀等設備的物理能力，通過超分辨率重建技術(shù)，增加醫(yī)學圖像的分辨率，將給醫(yī)生診斷提供更大幫助。此外，圖像超分辨率技術(shù)還可應用于低分辨率老照片和視頻重建，監(jiān)控領域，衛(wèi)星圖像等遙感領域等。 在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)被最常用來分析視覺圖像?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡的方法(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尺寸，并通過三層卷積網(wǎng)絡擬合非線性映射，最后輸出高分辨率圖像結(jié)果。本項目中導師將帶領學生學習深度學習的核心知識與AI技術(shù)，并利用Python和TensorFlow編寫程序，幫助學生深入了解人工智能技術(shù)在生活與科研中的應用。

項目大綱：無