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从放缩到重构的Swin Transformer图像矩形化网络
1
作者
杨利春
党建武
+2 位作者
王梦思
张天胤
田彬
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第12期258-266,共9页
图像矩形化旨在解决拼接后的图像所存在的边界不规则问题。现有的矩形化方法通过多步扭曲处理来实现图像的矩形化处理。但是这些方法仍然存在一定的内容失真及边界破损等问题。为了解决这些问题,提出了一种单步扭曲处理的图像矩形化解...
图像矩形化旨在解决拼接后的图像所存在的边界不规则问题。现有的矩形化方法通过多步扭曲处理来实现图像的矩形化处理。但是这些方法仍然存在一定的内容失真及边界破损等问题。为了解决这些问题,提出了一种单步扭曲处理的图像矩形化解决方案(IRFormer)。具体来说,结合了尺度放缩策略,构建了一个基于Swin Transformer架构的低分辨率单步扭曲分支;结合轻量化策略,构建了一个高分辨率重建及边界修复的分支。通过广泛的实验,验证了IRFormer在多种场景中均具有良好的矩形化表现,具有较高的内容保真性和边界完整性。在定性和定量比较中,IRFormer均展现出了最先进的矩形化性能。
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关键词
图像矩形化
单级网格预测
尺度放缩
Swin
Transformer
超分辨率重建
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职称材料
题名
从放缩到重构的Swin Transformer图像矩形化网络
1
作者
杨利春
党建武
王梦思
张天胤
田彬
机构
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第12期258-266,共9页
基金
国家自然科学基金(62067006,62367005)
2022年度中央引导地方科技发展资金项目(22ZY1QA002)
甘肃省知识产权计划项目(21ZSCQ013)。
文摘
图像矩形化旨在解决拼接后的图像所存在的边界不规则问题。现有的矩形化方法通过多步扭曲处理来实现图像的矩形化处理。但是这些方法仍然存在一定的内容失真及边界破损等问题。为了解决这些问题,提出了一种单步扭曲处理的图像矩形化解决方案(IRFormer)。具体来说,结合了尺度放缩策略,构建了一个基于Swin Transformer架构的低分辨率单步扭曲分支;结合轻量化策略,构建了一个高分辨率重建及边界修复的分支。通过广泛的实验,验证了IRFormer在多种场景中均具有良好的矩形化表现,具有较高的内容保真性和边界完整性。在定性和定量比较中,IRFormer均展现出了最先进的矩形化性能。
关键词
图像矩形化
单级网格预测
尺度放缩
Swin
Transformer
超分辨率重建
Keywords
image rectangling
single-stage mesh prediction
scale scaling
Swin Transformer
super-resolution reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
从放缩到重构的Swin Transformer图像矩形化网络
杨利春
党建武
王梦思
张天胤
田彬
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
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