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基于多级解码网络的图像修复
被引量：
13
1
作者
刘微容
米彦春
+3 位作者
杨帆
张彦
郭宏林
刘仲民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期625-636,共12页
当前主流的图像修复方法重点依赖于自动编解码网络,此类方法试图利用编码阶段压缩后的信息在解码阶段恢复出原始图像.然而自编码网络在压缩过程中必然存在信息丢失,仅利用压缩后的信息难以得到细节丰富的修复结果,主要表现为模糊和修复...
当前主流的图像修复方法重点依赖于自动编解码网络,此类方法试图利用编码阶段压缩后的信息在解码阶段恢复出原始图像.然而自编码网络在压缩过程中必然存在信息丢失,仅利用压缩后的信息难以得到细节丰富的修复结果,主要表现为模糊和修复区域周围明显的边缘响应.本文针对图像信息利用不完备的问题,提出多级解码网络(Multi-Stage Decoding Network,MSDN),由多个解码器对编码阶段各层特征进行解码并聚合,增大对编码器不同尺度特征的利用率,进而得到更能反映缺损区域内容的特征映射.在国际公认数据集上组织的对比实验结果表明,MSDN修复的图像视觉效果有一定提升.
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关键词
图像修复
编
解码
器
多级
解码
网络
(
msdn
)
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职称材料
基于多级连续编码与解码的图像超分辨率重建算法
2
作者
宋昭漾
赵小强
+1 位作者
惠永永
蒋红梅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1885-1893,共9页
以卷积神经网络为模型框架的图像超分辨率重建算法难以提取低分辨率图像内部的多层次特征信息,导致重建图像缺少丰富细节,为此提出新的图像超分辨率重建算法.所提算法通过初始卷积层从低分辨率图像提取浅层特征;通过多个端对端连接的多...
以卷积神经网络为模型框架的图像超分辨率重建算法难以提取低分辨率图像内部的多层次特征信息,导致重建图像缺少丰富细节,为此提出新的图像超分辨率重建算法.所提算法通过初始卷积层从低分辨率图像提取浅层特征;通过多个端对端连接的多级连续编码与解码的注意力残差模块获取低分辨率图像内部不同层级的图像特征,按照不同的提取难度生成这些特征的权重,重新校准不同层次的图像特征,获取图像内部丰富的细节特征;通过上采样模块和重建卷积层将提取到的丰富细节特征和浅层特征重建成高分辨率图像.在Set5、Set14、BSD100和Urban100测试集上进行的对比测试结果表明,使用所提算法重建的图像在客观评价指标、视觉效果上均优于使用主流算法重建的图像.
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关键词
超分辨率重建
卷积神经
网络
多级
连续编码与
解码
注意力
多层次特征信息
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职称材料
题名
基于多级解码网络的图像修复
被引量：
13
1
作者
刘微容
米彦春
杨帆
张彦
郭宏林
刘仲民
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
大型电气传动系统与装备技术国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期625-636,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61861027)。
文摘
当前主流的图像修复方法重点依赖于自动编解码网络,此类方法试图利用编码阶段压缩后的信息在解码阶段恢复出原始图像.然而自编码网络在压缩过程中必然存在信息丢失,仅利用压缩后的信息难以得到细节丰富的修复结果,主要表现为模糊和修复区域周围明显的边缘响应.本文针对图像信息利用不完备的问题,提出多级解码网络(Multi-Stage Decoding Network,MSDN),由多个解码器对编码阶段各层特征进行解码并聚合,增大对编码器不同尺度特征的利用率,进而得到更能反映缺损区域内容的特征映射.在国际公认数据集上组织的对比实验结果表明,MSDN修复的图像视觉效果有一定提升.
关键词
图像修复
编
解码
器
多级
解码
网络
(
msdn
)
Keywords
image inpainting
automatic encoding and decoding networks
multi-stage decoding network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多级连续编码与解码的图像超分辨率重建算法
2
作者
宋昭漾
赵小强
惠永永
蒋红梅
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省工业过程先进控制重点实验室
兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1885-1893,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1713600)
国家自然科学基金资助项目(61763029)
+1 种基金
甘肃省科技计划资助项目(21YF5GA072,21JR7RA206)
甘肃省教育厅产业支撑计划资助项目(2021CYZC-02)。
文摘
以卷积神经网络为模型框架的图像超分辨率重建算法难以提取低分辨率图像内部的多层次特征信息,导致重建图像缺少丰富细节,为此提出新的图像超分辨率重建算法.所提算法通过初始卷积层从低分辨率图像提取浅层特征;通过多个端对端连接的多级连续编码与解码的注意力残差模块获取低分辨率图像内部不同层级的图像特征,按照不同的提取难度生成这些特征的权重,重新校准不同层次的图像特征,获取图像内部丰富的细节特征;通过上采样模块和重建卷积层将提取到的丰富细节特征和浅层特征重建成高分辨率图像.在Set5、Set14、BSD100和Urban100测试集上进行的对比测试结果表明,使用所提算法重建的图像在客观评价指标、视觉效果上均优于使用主流算法重建的图像.
关键词
超分辨率重建
卷积神经
网络
多级
连续编码与
解码
注意力
多层次特征信息
Keywords
super-resolution reconstruction
convolutional neural network
multi-level continuous encoding and decoding
attention
multi-level feature information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多级解码网络的图像修复
刘微容
米彦春
杨帆
张彦
郭宏林
刘仲民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
在线阅读
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职称材料
2
基于多级连续编码与解码的图像超分辨率重建算法
宋昭漾
赵小强
惠永永
蒋红梅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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