基于深度学习的芯片图像超分辨率重建
范明明1 池源2 张铭津1 李云松1
1.西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室;2.工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及其应用技术重点实验室

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摘要: 考虑到卷积神经网络可以通过训练过程引入图像的先验知识,文中提出基于深度学习的芯片图像超分辨率重建.利用卷积神经网络改善迭代反投影法的初始估计图像,通过迭代过程引入图像序列间的互补信息,建立芯片图像的样本集.实验表明,在不同放大倍数下,改进算法的客观评价指标平均值均较高,在芯片图像中的电路密集处,改进算法的主观视觉感受也较好.同时,文中算法适用于自然图像.
关键词: ​超分辨率重建卷积神经网络迭代反投影芯片硬件木马
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