CNN图像恢复与MNN框架移植项目源码

资源摘要信息:"本项目资源包名称为“基于cnn网络(SRCNN)解决图像恢复问题的实验并完成MNN框架的移植源码.zip”，是一份个人毕设项目源码，得到了95分的高评分，并经过了严格调试，保证了其可用性。项目源码主要面向计算机科学、自动化等相关专业的学生或从业者，也可以作为课程设计、毕业设计等的参考资料。项目中所采用的核心技术是利用简单的卷积神经网络（CNN）模型，特别是SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network），来解决图像恢复的问题。SRCNN是一种专门用于图像超分辨率的技术，其主要任务是通过学习低分辨率图像到高分辨率图像的非线性映射来改善图像质量。 本项目的初期目标包括两个方面：图像去噪（denoise）和图像去块（deblocking）。去噪是指移除图像中由于噪声干扰而产生的不相关或不期望的信号，使得图像变得更加清晰。去块则是指消除因图像压缩（如JPEG压缩）造成的像素块状结构，提升视觉效果。 为了扩展项目的功能，源码中还使用了SR_ResNet网络。SR_ResNet是一个更为复杂的卷积神经网络结构，它不仅保留了SRCNN的超分辨率重建能力，还结合了ResNet的残差学习技术，从而在解决去噪声和去压缩失真问题方面表现出色。 除了核心的网络模型外，项目还完成了在MNN框架上的移植工作。MNN（Mobile Neural Network）是一个高效的神经网络计算框架，支持多种硬件和平台，特别是在移动端设备上有着广泛的应用。通过在MNN框架上移植模型，本项目使得图像恢复技术能够更容易地部署在移动设备和边缘计算设备上。 项目源码包含以下文件： train.bat：批处理文件，用于启动训练过程。 prepare.bat：批处理文件，用于准备训练前的数据和环境。 .gitignore：文本文件，指定Git版本控制系统应该忽略的文件类型。 LICENSE：文本文件，声明了项目的开源许可协议。 说明.md：Markdown格式的文档，提供了项目使用说明和相关参考信息。 models.py：Python脚本文件，定义了SRCNN和SR_ResNet等模型的结构。 prune.py：Python脚本文件，用于模型剪枝操作，提高模型运行效率。 train_irgan.py：Python脚本文件，包含对图像生成对抗网络（IRGAN）的训练代码。 models_nir8.py：Python脚本文件，定义了适用于NIR8图像的模型结构。 models_nir7.py：Python脚本文件，定义了适用于NIR7图像的模型结构。 此项目源码将为相关领域的学习者提供宝贵的实践机会，并且鼓励他们在现有基础上进行修改和拓展，以实现更多与图像恢复相关的功能。"