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基于特征保真网络的图像超分辨研究 被引量:1
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作者 李羽馨 张选德 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第1期161-168,共8页
目前,基于深度神经网络的方法是图像超分辨(Super Resolution, SR)研究的主流,该方法利用大样本端到端地训练一个低分辨图像至高分辨图像的映射.SR研究主要采用像素损失来约束以上训练过程,但会使得图像趋向平滑.引入生成对抗网络能够... 目前,基于深度神经网络的方法是图像超分辨(Super Resolution, SR)研究的主流,该方法利用大样本端到端地训练一个低分辨图像至高分辨图像的映射.SR研究主要采用像素损失来约束以上训练过程,但会使得图像趋向平滑.引入生成对抗网络能够恢复出逼真的纹理细节,但重建的超分辨图像却存在一定程度的结构畸变.这都可以归结为底层特征失真问题.对此,提出一种特征保真的超分辨网络,该网络包含超分辨重建分支和特征保真分支.一方面,通过特征保真分支恢复高分辨率图像的底层特征,为SR过程提供额外的约束;另一方面,为消除不同分支间的域差异,设计通道调制系数实现特征信息的有效传递.特征保真分支能够一定程度上缓解重构图像的特征失真问题.实验结果表明,与目前主流的SR方法相比,本文方法以较少的参数量,能够获得较好的重构效果. 展开更多
关键词 深度神经网络 图像超分辨 生成对抗网络 特征保真分支
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桂林理工大学艺术学院教学成果展示——李本建团队
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作者 毕鑫辉 陈永明(指导) +59 位作者 黄巧圆 李本建(指导) 韦雪 谭思嘉 汤伶俐 于航(指导) 黎倩 张新鸽(指导) 刘楠 赵鹤(指导) 王羽潇 冯翰平 肖天为 张靖 张海彬 刘兆雅 张鏖 彭强 李羽馨 蒋德赛(指导) 唐弋凌 吴人杰 王雅娟 徐云 刘涛 陈俊宏 雷锦锋(指导) 龚荣辉 秦慧敏 侯月驰 于钦密 蒋健 李旭 尹伊 朱文霜(指导) 崔鑫龙 刘珣(指导) 黄铮 孙娟 赵珏 孙婉儒 吴思睿(指导) 杨泽 梁燕敏(指导) 尹旭红 金磊 牟彪 陆文超 陆众志 孙菱驿 邹志娟 王春昕 支炳山 金旭明 范前程 孙远志 吴筱荣 许悦 王巍衡 黄建标 《湖南包装》 2021年第3期185-193,共9页
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