基于深过冷熔体的序列图像超分辨率重建

摘要

cqvip:目前,超分辨率重建技术广泛应用于医学图像、遥感图像等领域。材料科学等学科研究中,落管是提供微重力的设备,基于落管的深过冷熔体是笔者的研究对象。材料方面,研究人员需要观测实验过程中目标材料的形态结构等特征,但受限于硬件环境,仅能得到数量庞大的低分辨率序列图像。基于此问题,引入VESPCN(VideoEfficient Sub-pixelConvolutionalNeuralNetwork)多帧图像超分辨率重建算法,成功构建深过冷熔体的高清图像,且基于PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和SSIM(Structural Similarity Measure)指标,提高了重建效果。