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多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法 被引量：9
1
作者 徐永兵 袁东 +3 位作者 余大兵 张志良 赵钊 李庆武 《电子测量技术》 北大核心 2021年第15期103-108,共6页
由于水下环境复杂,采集的水下图像通常是退化的低质图像。因此提出一种多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法,选择性挖掘学习图像特征信息,实现高质量图像重建。针对水下图像分辨率低问题,引入双层注意力机制来加强重要细节特征... 由于水下环境复杂,采集的水下图像通常是退化的低质图像。因此提出一种多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法,选择性挖掘学习图像特征信息,实现高质量图像重建。针对水下图像分辨率低问题,引入双层注意力机制来加强重要细节特征的学习;然后针对双目图像的视差特性,提出一种视差注意力机制来充分学习左右目图像的先验信息,有效提高了图像质量。在Middlebury数据集2倍和4倍重建图像的信噪比分别为33.3和28.39 dB,表明该算法可以在提高图像空间分辨率的同时保留图像细节信息;同时该算法在拍摄的真实水下图像上的重建效果优于其他算法,表明其能实现更高质量的水下图像超分辨率重建。 展开更多
关键词 超分辨率 注意力机制 双目图像 深度学习
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考虑局部纹理特征和全局温度分布的电力设备红外图像超分辨率重建方法 被引量：1
2
作者 赵洪山 王惠东 +5 位作者 刘婧萱 杨伟新 李忠航 林诗雨 余洋 吕廷彦 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第2期89-99,共11页
针对传统电力设备红外图像超分辨率重建方法缺乏对设备局部纹理特征和全局温度分布的考虑导致重建后图像分辨率较低的问题,提出一种基于Transformer-GAN聚合网络的电力设备超分辨率重建方法。首先,基于移位卷积设计电力设备局部特征提... 针对传统电力设备红外图像超分辨率重建方法缺乏对设备局部纹理特征和全局温度分布的考虑导致重建后图像分辨率较低的问题,提出一种基于Transformer-GAN聚合网络的电力设备超分辨率重建方法。首先,基于移位卷积设计电力设备局部特征提取模块,在不增加参数情况下扩展卷积的感受野,提取电力设备局部纹理及其周围不同空间维度特征的信息。然后,引入全局特征提取模块,通过深度卷积和空间注意力机制捕捉图像不同区域间温度分布的关联性。最后,采用UNet编解码器网络融合各层局部特征和全局表示,生成清晰自然的电力设备红外图像。算例结果表明,所提方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity,SSIM)、和视觉信息保真度(visual information fidelity,VIF)三项评价指标均优于其他方法。同时它具有良好的主观视觉效果,泛化能力较强。 展开更多
关键词 电力设备 红外图像 超分辨率重建 局部纹理特征 全局温度分布 Transformer-GAN
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基于选通图像的超分辨率重建算法研究
3
作者 张正 郑颖俏 田青 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期189-197,共9页
激光距离选通技术能突破传统成像在雨雪雾、低光照和逆强光等复杂环境中无法成像的限制,但生成的选通图像是低质量灰度图,需要超分辨率重建技术着重于边缘信息和空间细节的重建,以提升视觉效果。由于选通图像缺乏颜色和丰富纹理信息,传... 激光距离选通技术能突破传统成像在雨雪雾、低光照和逆强光等复杂环境中无法成像的限制,但生成的选通图像是低质量灰度图,需要超分辨率重建技术着重于边缘信息和空间细节的重建,以提升视觉效果。由于选通图像缺乏颜色和丰富纹理信息,传统的特征提取方法容易产生冗余特征,影响重建效率。针对上述问题,本文提出了一种双聚合深层特征提取网络。首先,通过空间和通道重建卷积(SCConv)进行浅层特征提取,提高信息含量并解决冗余问题;其次,设计了一种新的深层特征提取模块,增强对选通图像边缘和细节的捕捉;最后,采用连续的最近邻插值加卷积操作进行图像重建,有效避免伪影问题。在选通图像数据集上的实验表明,相比基线的DAT算法,本文所提方法PNSR指标在2、3和4倍分辨率退化情况下分别提升了0.19 dB、0.12 dB和0.04 dB,SSIM在2、3和4倍分辨率退化情况下分别提升了0.0005、0.0008和0.0010,结果表明本文方法可以取得较好的视觉效果。 展开更多
关键词 选通图像 超分辨率重建 边缘增强
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基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建 被引量：1
4
作者 胡明志 孙俊 +2 位作者 杨彪 常开荣 杨俊龙 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期938-946,共9页
针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transfor... 针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transformer提取全局信息.利用基于注意力机制的聚合模块将2个模块聚合,在保持全局结构连贯性的同时,显著增强局部高频细节的重建精度.利用所提模型,在AID数据集上随机选取6个场景进行实验,与MM-realSR模型在PSNR和SSIM指标上进行比较.结果表明,所提模型在PSNR指标上相比于MM-realSR模型平均提高1.61 dB,SSIM指标平均提升0.023. 展开更多
关键词 遥感图像 超分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块
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梯度引导的JPEG压缩图像超分辨率重建
5
作者 曹坪 林树冉 +2 位作者 张淳杰 郑晓龙 赵耀 《自动化学报》 北大核心 2025年第6期1261-1276,共16页
在真实场景中,图像往往同时遭受低分辨率、压缩失真及噪声等多种退化因素影响.现有方法通常聚焦于单一退化类型,难以应对复杂的复合退化情况.为解决真实场景中普遍存在的低分辨率与JPEG压缩伪影复合退化问题,提出一种梯度引导的联合JPE... 在真实场景中,图像往往同时遭受低分辨率、压缩失真及噪声等多种退化因素影响.现有方法通常聚焦于单一退化类型,难以应对复杂的复合退化情况.为解决真实场景中普遍存在的低分辨率与JPEG压缩伪影复合退化问题,提出一种梯度引导的联合JPEG压缩伪影去除和超分辨率重建网络.该网络以超分辨率分支为主导,融合JPEG压缩伪影去除分支与梯度引导分支的非对称特征,实现了高质量图像重建.JPEG压缩伪影去除分支专注于压缩伪影抑制,缓解了主导分支的重建负担.梯度引导分支则精准估计图像梯度,引导主导分支恢复更多细节与纹理.实验结果表明,该方法提升了低分辨率JPEG压缩图像的重建质量. 展开更多
关键词 JPEG压缩 超分辨率 图像重建 梯度先验
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多尺度深层特征蒸馏的图像超分辨率重建
6
作者 李想 熊凌 +1 位作者 叶道辉 李姝凡 《光学精密工程》 北大核心 2025年第10期1657-1671,共15页
针对现有的超分辨率重建算法难以充分利用图像的多尺度信息和深层特征的问题,提出了多尺度深层特征蒸馏的图像超分辨率重建方法(MSDFDN)。首先,采用ConvNeXt卷积替代传统卷积层,以较小的计算成本来增加网络的深度,从而提高网络的性能;其... 针对现有的超分辨率重建算法难以充分利用图像的多尺度信息和深层特征的问题,提出了多尺度深层特征蒸馏的图像超分辨率重建方法(MSDFDN)。首先,采用ConvNeXt卷积替代传统卷积层,以较小的计算成本来增加网络的深度,从而提高网络的性能;其次,设计了多尺度深层特征蒸馏模块,通过构造不同尺度的ConvNeXt卷积层,结合残差特征蒸馏机制,绕过丰富的低频信息,提取残差块中的多尺度深层特征;最后,在模块的末端引入注意力机制,自适应地对提取的特征进行加权,使网络更加关注高频信息。在基准数据集以及自建PDC钻头复合片数据集上,与其他先进的轻量级超分辨率重建算法进行对比,本文方法所得图像的峰值信噪比和结构相似性定量数据均有提升,尤其在细节信息较多的Urban100数据集上4倍重建图像的峰值信噪比达到了26.49 dB,结构相似性达到了0.7976。实验结果表明所提出方法具有更好的客观和主观度量结果。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量级 多尺度特征蒸馏 注意力机制
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基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究 被引量：1
7
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
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改进Transformer的肺部CT图像超分辨率重建
8
作者 刘杰 吴优 +1 位作者 田佳禾 韩轲 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1434-1442,共9页
肺部CT图像灰度级别丰富,导致特征提取不充分、重建细节较差,为此提出基于局部增强Transformer和U-Net的肺部CT图像超分辨率重建网络.采用空洞卷积进行多感受野的深层特征提取,在不同膨胀率的空洞卷积层下获得全局图像信息,进行不同感... 肺部CT图像灰度级别丰富,导致特征提取不充分、重建细节较差,为此提出基于局部增强Transformer和U-Net的肺部CT图像超分辨率重建网络.采用空洞卷积进行多感受野的深层特征提取,在不同膨胀率的空洞卷积层下获得全局图像信息,进行不同感受野下的特征信息融合.将通过3×3卷积层获得的原始特征送入结合所提网络的编解码结构中,在局部增强窗口模块的作用下减小计算量并捕获局部信息.在解码阶段,为了提高重建图像的质量,使用跳跃连接并加入融合空间注意力和通道注意力的分割注意模块,进行无用信息丢弃和有用信息利用.实验结果表明,在SARS-CoV-2数据集中,所提网络与Transformer网络相比,4倍超分辨率的结构相似性和峰值信噪比分别提高了0.029和0.186 dB. 展开更多
关键词 肺部CT图像 超分辨率重建 TRANSFORMER 空洞卷积 分割注意力
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基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络
9
作者 陈冠豪 徐丹 +2 位作者 贺康建 施洪贞 张浩 《图学学报》 北大核心 2025年第1期35-46,共12页
基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CN... 基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络(TSA-SFNet)。TSA-SFNet通过调整窗口多头自注意力模块来缓解残差连接引起的振幅问题,并引入通道注意力以激活更多像素进行图像重建。此外,为了加强相邻窗口之间的交互以捕获更多的结构信息,并实现对高频细节更全面的重建,同时引入了重叠窗口注意力和卷积前馈神经网络。在经典的超分辨率任务和真实世界的超分辨率挑战方面对该网络模型进行了定量和定性评估。实验结果表明,TSA-SFNet在5个常用基准数据集上取得了最好的结果,并生成了更为逼真的超分辨率重建图像。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 重叠窗口注意力 高频信息恢复 像素激活 自注意力机制
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刑事侦查中图像超分辨率重建技术的应用与法律规制
10
作者 刘仁钊 《东南大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第S1期84-88,共5页
图像超分辨率重建技术能够解决影像证据分辨率低、细节模糊、目标不清晰的问题,在刑事侦查中具有重要价值,能够提升监控视频的清晰度,精确识别关键信息,修复旧影像证据,有利于提升侦查效率,拓展侦查边界,提升影像证据证明力。但受制于... 图像超分辨率重建技术能够解决影像证据分辨率低、细节模糊、目标不清晰的问题,在刑事侦查中具有重要价值,能够提升监控视频的清晰度,精确识别关键信息,修复旧影像证据,有利于提升侦查效率,拓展侦查边界,提升影像证据证明力。但受制于算法黑箱效应,该技术的应用可能导致增强后的影像证据面临真实性、合法性等问题,冲击了程序正义原则,还可能导致侵害公民隐私,产生安全风险。鉴于此,应当建立影像证据的鉴定标准,明确影像证据的真实性与合法性,审查其可采性,加强司法监督,优化程序保障机制,并进一步健全影像证据的法律规制体系,确保该技术的使用能够提升侦查效率,维护司法公正,为司法实践带来更多益处。 展开更多
关键词 刑事侦查 图像超分辨率重建技术 程序正义 影像证据
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融合超分辨率重建的YOLOv7煤矸石识别模型
11
作者 李娜 秦昆德 +1 位作者 李想 张澳迪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期343-352,共10页
在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种... 在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种融合超分辨率重建的煤矸石识别模型。对于图像中的小目标煤矸石,利用超分辨率重建技术将分辨率提高后再进一步利用YOLOv7模型检测目标以提升整体检测效果。在超分辨重建模块中加入煤矸石锐化功能模块,提升煤矸石目标边缘清晰度,以保证在特征提取时通过浅层特征层能更好地提取煤矸石目标轮廓、形状等信息。在构建的煤矸石数据集上进行煤矸石目标检测,实验结果表明,改进后算法在煤、矸石检测任务中平均精度分别达到99.52%与98.84%。且模型在非均匀光照、粉尘干扰场景保持识别稳定性,煤、矸石漏检率分别降低18和17个百分点。改善了小目标与纹理模糊目标识别困难问题,为煤矸石识别提供技术参考。 展开更多
关键词 煤矸石检测 超分辨率重建 小目标检测 图像识别
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基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法 被引量：3
12
作者 曹军峰 丁庆海 罗海波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期217-226,共10页
近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取... 近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。 展开更多
关键词 超分辨率重建 空间非一致模糊 模糊核估计 红外图像
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基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 被引量：1
13
作者 刘媛媛 张雨欣 +1 位作者 王晓燕 朱路 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2515-2520,共6页
现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量化 多频率特征提取 局部二值模式算法
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融合双分支语义增强感知的遥感图像超分辨率重建算法 被引量：1
14
作者 王超学 代宁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1271-1285,共15页
针对遥感图像中地物目标的特征信息模糊以及背景噪声影响导致遥感图像重建效果差的问题,提出一种融合双分支语义增强感知的遥感图像超分辨率重建算法。首先,设计了一种全局-局部空间注意力模块,该模块用于增强特征在空间全局-局部不同... 针对遥感图像中地物目标的特征信息模糊以及背景噪声影响导致遥感图像重建效果差的问题,提出一种融合双分支语义增强感知的遥感图像超分辨率重建算法。首先,设计了一种全局-局部空间注意力模块,该模块用于增强特征在空间全局-局部不同尺度下的语义表征能力,同时强化网络对有效特征组的分辨能力;其次,提出一种通道分组-聚合注意力模块,通过设计特征分组-聚合以及通道注意力模块,增强模型对地物目标特征的区分,强化对有效特征通道的关注能力。实验表明,所提算法在UC Merced数据集上,峰值信噪比在×2/×3/×4倍率下分别达到了34.397 dB、29.920 dB和28.128 dB,结构相似度在×2/×3/×4倍率下达到了0.931、0.834和0.791。在AID数据集上,峰值信噪比在×2/×3/×4倍率下分别达到了32.524 dB、29.317 dB和27.522 dB,结构相似度在×2/×3/×4倍率下达到了0.895、0.829和0.721。两个指标相较于等主流算法均有所提升,重建后图像的边缘与区域细节效果更优,有效克服了地物目标的特征信息模糊及背景噪声影响导致遥感图像重建效果差的问题。 展开更多
关键词 遥感图像 空间注意力 通道注意力 超分辨率重建
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基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法
15
作者 李岩 杨得成 +4 位作者 于光华 高爽 刘禹彤 翟茁 张宝金 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期142-147,共6页
为了提高红外图像的超分辨率重建效果,提出基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法。利用红外图像的反射特性与红外辐射特性建立红外图像的显著性区域检测模型;通过可见光与近红外图像之间样貌差异度水平检测图像的边缘轮廓特征,提取... 为了提高红外图像的超分辨率重建效果,提出基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法。利用红外图像的反射特性与红外辐射特性建立红外图像的显著性区域检测模型;通过可见光与近红外图像之间样貌差异度水平检测图像的边缘轮廓特征,提取可见光与近红外光融合性特征参数;根据融合层次不同对图像信号级、像素级、特征级、决策级四个维度进行重建,提取图像的边缘、形状、纹理特征;根据特征分布的噪声水平与配准质量,采用深度学习算法实现对红外图像超分辨率重建。仿真测试结果得出,该方法进行红外图像重建的显著性特征检测能力较强,重建后将图像分辨率提升到1280×960 PPI,模板匹配准确率为49.4%,峰值信噪比PSNR值高于36.34 dB,结构相似度SSIM值高于0.972,重建效果较好,更适合用于特定场景下的红外图像目标特征识别。 展开更多
关键词 深度学习 红外图像 超分辨率重建 可见光 近红外光
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基于视觉传达技术的激光光斑图像超分辨率重建方法
16
作者 魏会廷 陈永光 王祺 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期156-160,共5页
激光光斑图像在成像过程中易受到成像条件和成像方式的限制,导致激光光斑图像的分辨率比较低,难以满足实际需求。为此,提出基于视觉传达技术的激光光斑图像超分辨率重建方法。采用视觉传达技术采集激光光斑图像,并使用双树复小波阈值方... 激光光斑图像在成像过程中易受到成像条件和成像方式的限制,导致激光光斑图像的分辨率比较低,难以满足实际需求。为此,提出基于视觉传达技术的激光光斑图像超分辨率重建方法。采用视觉传达技术采集激光光斑图像,并使用双树复小波阈值方法对激光光斑图像去噪处理,通过改进稠密神经网络提取激光光斑图像特征,基于奇异值分解方法降低字典中原子的数目,改进稀疏表达正则化方法,实现激光光斑图像的超分辨率重建。实验结果表明,所提方法的低分辨率图像重建结果与原始图像更加接近,重建图像的结构相似度均在0.9以上,证明该方法的重建效果好、更适合实际应用。 展开更多
关键词 视觉传达技术 激光光斑图像 双树复小波 稀疏表示正则化 超分辨率重建
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改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建
17
作者 王进花 魏婷 +1 位作者 曹洁 陈莉 《西安电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期171-181,共11页
针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分... 针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分,首先设计了若干个串联的残差Swin Transformer块(RSTB),利用RSTB的Swin Transformer层进行长距离依赖建模提取图像的高频信息,使用残差连接实现不同级别特征聚合。其次,设计了交替串联的空间注意力模块和通道注意力模块,弥补RSTB局部建模能力的不足,使网络能够捕捉到图像空间与通道维度遗漏的上下文信息,促进边缘细节信息的重建。最后,通过长跳跃连接将浅层特征与深层特征求和进行融合传输到重建模块进行高质量图像重建。实验结果表明:在放大倍数为2、3、4的4个测试集上,所提改进算法相较SwinIR在峰值信噪比和结构相似度上均取得了较好的结果,而且在视觉效果上重建图像的边缘结构和整体轮廓都更加清晰。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 Swin Transformer 空间注意力 通道注意力 多特征融合
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基于注意力机制的残差特征聚合网络超分辨率图像重建研究 被引量：4
18
作者 孙阳 丁建伟 +2 位作者 张琪 魏慧雯 田博文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期441-446,共6页
针对单图像超分辨率算法级联残差块的输出特征仅在局部作用的问题,提出了一种结合注意力机制的残差特征聚合网络。该网络通过跳跃连接将各残差块输出不同层次的特征聚合到残差组的尾部,实现特征的充分提取与复用,扩大网络的感受野并增... 针对单图像超分辨率算法级联残差块的输出特征仅在局部作用的问题,提出了一种结合注意力机制的残差特征聚合网络。该网络通过跳跃连接将各残差块输出不同层次的特征聚合到残差组的尾部,实现特征的充分提取与复用,扩大网络的感受野并增强特征的表达能力,使得不同层次的特征图更充分地参与到图像重建中。同时,为增强特征信息空间上的相关性,引入增强空间注意力机制以改善残差块的性能。大量实验表明,此模型可以获得良好的超分辨率性能。在×4倍SR任务中与RCAN,SAN和HAN等主流方法相比,在5个基准测试集上取得的峰值信噪比平均提升0.07 dB,0.06 dB,0.006 dB,结构相似度平均提升0.0012,0.0011,0.0008,重建图像质量明显提高,细节更加丰富,充分说明了所提方法的有效性与先进性。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 深度学习 注意力机制 特征聚合 卷积神经网络
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基于轻量化生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建 被引量：2
19
作者 张鹏婴 张明 +1 位作者 李建军 张宝华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期114-120,共7页
针对ESRGAN模型复杂度高、特征提取与表示性能欠佳的问题,提出了一种基于轻量化生成对抗网络(Light weight Generative Adversarial Network, LwGAN)的遥感图像超分辨率重建算法。该算法以改进残差密集模块(Improved Residual Dense Blo... 针对ESRGAN模型复杂度高、特征提取与表示性能欠佳的问题,提出了一种基于轻量化生成对抗网络(Light weight Generative Adversarial Network, LwGAN)的遥感图像超分辨率重建算法。该算法以改进残差密集模块(Improved Residual Dense Block, IRDB)为基础块构建生成网络的高阶特征提取部分,提取了丰富的多样化特征,同时建立了特征的通道及长距离位置关系,在降低模型参数量的同时提升了模型的特征提取与表示性能。通过在UC MERCED和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明,与ESRGAN相比,LwGAN获取了更大的峰值信噪比和结构相似度,显著提升了遥感图像的超分辨率重建性能,可视化结果表明重建图像恢复了更多的纹理细节信息,同时模型参数量仅为原始ESRGAN的约三分之一,大幅地提高了模型的运行效率,为后续遥感图像的分析处理奠定了基础。 展开更多
关键词 超分辨率重建 遥感图像 生成对抗网络 残差密集 坐标注意力
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极化雷达图像目标超分辨率重建研究进展 被引量：1
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作者 李铭典 肖顺平 陈思伟 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1806-1826,共21页
成像雷达具有全天时、全天候的观测能力,能够通过成像处理获得目标雷达图像信息,是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构,有利于后续目标分类识别等应用。对获取的... 成像雷达具有全天时、全天候的观测能力,能够通过成像处理获得目标雷达图像信息,是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构,有利于后续目标分类识别等应用。对获取的雷达图像,如何利用信号和信息处理等理论方法进一步提升分辨率,突破分辨率瑞利极限,具有重要的科学研究和实际应用价值。另一方面,作为电磁波的重要属性之一,极化在目标特性的获取和挖掘中发挥着重要作用,能够为目标超分辨率重建带来丰富信息。为此,该文梳理了极化雷达图像目标超分辨率重建的概念及性能评价指标,并重点归纳整理了极化雷达图像目标超分辨率重建方法及其应用。最后,总结了现有方法的局限性并展望了未来的技术发展趋势。 展开更多
关键词 雷达图像 极化 超分辨率重建 信号处理 深度学习
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