期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究
被引量：
1
1
作者
杨同
魏为民
+2 位作者
符程程
杨天澄
薛梅
《电子测量技术》
北大核心
2025年第1期20-28,共9页
由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰...
由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰度。其次,引入结构相似性损失函数,从而能够更好地保护图像内容,提高图像质量,使得训练结果更加符合人类视觉感知。实验结果显示,基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法能够有效地处理水下图像模糊、分辨率低等问题,在不同数据集上与其他多种水下图像重建方法相比,该方法在PSNR上提高了0.69~2.43 dB,在SSIM上提高了2.66%~7.17%,在各项性能指标上均表现优异。
展开更多
关键词
水下图像
注意力机制
超分辨率重建
SRResNet
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究
被引量：
1
1
作者
杨同
魏为民
符程程
杨天澄
薛梅
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第1期20-28,共9页
基金
国家自然科学基金(61602295)项目资助。
文摘
由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰度。其次,引入结构相似性损失函数,从而能够更好地保护图像内容,提高图像质量,使得训练结果更加符合人类视觉感知。实验结果显示,基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法能够有效地处理水下图像模糊、分辨率低等问题,在不同数据集上与其他多种水下图像重建方法相比,该方法在PSNR上提高了0.69~2.43 dB,在SSIM上提高了2.66%~7.17%,在各项性能指标上均表现优异。
关键词
水下图像
注意力机制
超分辨率重建
SRResNet
Keywords
underwater image
attention mechanism
super-resolution reconstruction
SRResNet
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究
杨同
魏为民
符程程
杨天澄
薛梅
《电子测量技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
