硕士学位论文评语

发布时间：2026年02月05日作者:aiycxz.cn

论文题目：基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究作者姓名：______ 王浩 ______ 申请学位级别：______ 硕士 ______专业：______ 计算机科学与技术 ______ 研究方向：______ 图像处理 ______论文工作：起止日期：______ 2018年9月-2021年4月 ______论文字数：______ 3.2万字 ______评阅意见：该论文针对图像超分辨率重建问题，基于深度学习技术，从网络结构、损失函数、特征融合等方面开展研究，取得了一定的研究成果。论文选题具有一定的理论意义和实用价值。论文主要工作如下：1. 提出了一种基于多尺度特征融合的图像超分辨率重建网络。该网络通过并行多尺度特征提取模块，提取不同尺度的特征，并利用特征融合模块融合多尺度特征，有效提升了网络的特征表达能力，提高了重建图像的质量。2. 提出了一种基于多尺度特征融合和注意力机制的超分辨率重建网络。该网络在特征提取模块中引入注意力机制，增强重要特征，抑制冗余特征，进一步提升了网络的特征表达能力，改善了重建图像的视觉效果。3. 提出了一种基于多尺度特征融合和残差密集连接的超分辨率重建网络。该网络在特征提取模块中引入残差密集连接，充分利用了不同层次的特征信息，增强了网络的特征表达能力，提高了重建图像的细节恢复能力。论文结构合理，逻辑清晰，写作规范，实验充分，结果可信。作者掌握了本学科坚实的基础理论和系统的专门知识，具备了独立从事科研工作的能力。论文达到了硕士学位论文水平，同意参加答辩。评阅人（签名）：______2021年5月30日硕士学位论文答辩委员会决议书| 论文题目 | 基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究 ||---|---|| 作者 | 王浩 | 专业 | 计算机科学与技术 | 研究方向 | 图像处理 |答辩日期 | 2021年5月30日 | 地点 | 腾讯会议：518 140 156论文答辩委员会成员| 姓名 | 职称 | 工作单位 | 本人签名 ||---|---|---|---|| 主席 | 李颖 | 教授 | 河北师范大学 || 委员 | 王静红 | 教授 | 河北师范大学 || 委员 | 张朝晖 | 副教授 | 河北师范大学 || 委员 | 赵书良 | 教授 | 河北师范大学 || 委员 | 解滨 | 副教授 | 河北师范大学 |决议书内容：（就论文选题、论文水平、知识掌握程度、写作能力、不足及答辩情况等做出评价）论文针对图像超分辨率重建问题，基于深度学习技术，从网络结构、损失函数、特征融合等方面开展研究，取得了一定的研究成果。论文选题具有一定的理论意义和实用价值。论文主要工作如下：1. 提出了一种基于多尺度特征融合的图像超分辨率重建网络。该网络通过并行多尺度特征提取模块，提取不同尺度的特征，并利用特征融合模块融合多尺度特征，有效提升了网络的特征表达能力，提高了重建图像的质量。2. 提出了一种基于多尺度特征融合和注意力机制的超分辨率重建网络。该网络在特征提取模块中引入注意力机制，增强重要特征，抑制冗余特征，进一步提升了网络的特征表达能力，改善了重建图像的视觉效果。3. 提出了一种基于多尺度特征融合和残差密集连接的超分辨率重建网络。该网络在特征提取模块中引入残差密集连接，充分利用了不同层次的特征信息，增强了网络的特征表达能力，提高了重建图像的细节恢复能力。论文结构合理，逻辑清晰，写作规范，实验充分，结果可信。作者掌握了本学科坚实的基础理论和系统的专门知识，具备了独立从事科研工作的能力。答辩过程中，作者陈述清晰，回答问题正确。经答辩委员会无记名投票表决，一致同意通过王浩同学的硕士学位论文答辩，建议授予工学硕士学位。对学位论文及答辩情况的总体评价：| 优秀 | 良好 | 一般 | 较差 ||---|---|---|---|| | √ | | |答辩委员会主席（签名）：______2021年5月30日摘要图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，在医学影像、卫星遥感、视频监控等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进展。然而，现有的方法仍存在一些问题，如网络结构复杂、训练困难、重建图像细节模糊等。本文针对上述问题，基于深度学习技术，从网络结构、损失函数、特征融合等方面开展研究，提出了三种改进的图像超分辨率重建网络，主要工作如下：1. 提出了一种基于多尺度特征融合的图像超分辨率重建网络。该网络通过并行多尺度特征提取模块，提取不同尺度的特征，并利用特征融合模块融合多尺度特征，有效提升了网络的特征表达能力，提高了重建图像的质量。实验结果表明，

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