基于SRCNN模型的旧书图像重建算法研究

针对因数字化处理或者网络传输过程中导致的图片质量不佳的情况,研究旧书重做方法及其应用。以传统的超分辨领域中的插值算法为原型,针对传统的插值算法存在的鲁棒性差、计算量大的问题进行改进,将深度学习方法融入传统的插值算法中,提出了网络模型SRCNN。最后通过在set5+旧书测试集上和其他算法进行对比,得到了SRCNN算法在不同的上采样倍率条件下性能都优于传统插值算法的结果,证明了算法的实用性和优越性。