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结合门控融合网络和残差傅里叶变换重建太阳斑点图
1
作者
黄亚群
郑培煜
+2 位作者
蒋慕蓉
杨磊
罗俊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期266-272,共7页
使用现有深度学习算法重建云南天文台拍摄的高度模糊太阳斑点图像时,出现高频信息丢失、边缘模糊、重建难度大等问题。对此,提出一种结合门控融合网络与残差傅里叶变换的太阳斑点图重建算法,其中门控融合网络由一个生成器和两个鉴别器组...
使用现有深度学习算法重建云南天文台拍摄的高度模糊太阳斑点图像时,出现高频信息丢失、边缘模糊、重建难度大等问题。对此,提出一种结合门控融合网络与残差傅里叶变换的太阳斑点图重建算法,其中门控融合网络由一个生成器和两个鉴别器组成,生成器包含去模糊模块、高维特征提取模块、门控模块和重建模块。去模糊模块采用基于双注意力机制的U形网络框架,获取低分辨率图像去模糊后的特征;高维特征提取模块使用残差傅里叶变换的卷积块,提取包含图像空间细节的高维特征;门控模块将上述两个特征进行融合,得到权重图,与去模糊后的特征进行加权后,再与高维特征融合,得到融合特征;重建模块采用残差傅里叶变换的卷积块和像素混洗层,将门控模块得到的融合特征图进行重建,得到高分辨率图像。利用两个鉴别器分别鉴别去模糊模块产生的去模糊图像和重建模块产生的高分辨率图像的真实性。最后,设计包含像素内容损失、感知损失和对抗损失的组合训练损失函数,指导模型训练。实验结果显示,所提方法与现有深度学习重建方法相比,高频信息的恢复能力更强,边缘轮廓更清晰,结构相似性和峰值信噪比指标更高。
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关键词
太阳斑点图
重建
门控融合网络
残差傅里叶变换
双注意力机制
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职称材料
结合多聚焦融合和DSGEF双阶段网络重建太阳斑点图
2
作者
金亚辉
蒋慕蓉
+2 位作者
李福海
杨磊
谌俊毅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期338-343,共6页
太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用...
太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用序列图像帧间相似信息互补特性,使用块聚焦图像融合算法,弥补图像丢失的高频细节;其次,以生成对抗网络GAN为框架,设计了一个双阶段重建网络DSGEF,联合梯度分支与结构特征分支增强高频细节,再利用FPN网络进行多尺度特征重建,改善米粒边缘清晰度;最后,引入一个包含对抗损失、像素损失和感知损失的联合损失函数,用于引导网络DSGEF进行训练,实现高分辨率太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习方法相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有明显提高,能够满足太阳观测图像高分辨率重建要求。
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关键词
多聚焦融合
双阶段网络
梯度增强
太阳斑点图
图
像重建
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职称材料
题名
结合门控融合网络和残差傅里叶变换重建太阳斑点图
1
作者
黄亚群
郑培煜
蒋慕蓉
杨磊
罗俊
机构
云南大学信息学院
中国科学院云南天文台
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期266-272,共7页
基金
国家自然科学基金(11773073)
云南省高校科技创新团队支持项目(IRTSTYN)
云南大学专业学位研究生教学案例库建设项目(2022XJALK02)。
文摘
使用现有深度学习算法重建云南天文台拍摄的高度模糊太阳斑点图像时,出现高频信息丢失、边缘模糊、重建难度大等问题。对此,提出一种结合门控融合网络与残差傅里叶变换的太阳斑点图重建算法,其中门控融合网络由一个生成器和两个鉴别器组成,生成器包含去模糊模块、高维特征提取模块、门控模块和重建模块。去模糊模块采用基于双注意力机制的U形网络框架,获取低分辨率图像去模糊后的特征;高维特征提取模块使用残差傅里叶变换的卷积块,提取包含图像空间细节的高维特征;门控模块将上述两个特征进行融合,得到权重图,与去模糊后的特征进行加权后,再与高维特征融合,得到融合特征;重建模块采用残差傅里叶变换的卷积块和像素混洗层,将门控模块得到的融合特征图进行重建,得到高分辨率图像。利用两个鉴别器分别鉴别去模糊模块产生的去模糊图像和重建模块产生的高分辨率图像的真实性。最后,设计包含像素内容损失、感知损失和对抗损失的组合训练损失函数,指导模型训练。实验结果显示,所提方法与现有深度学习重建方法相比,高频信息的恢复能力更强,边缘轮廓更清晰,结构相似性和峰值信噪比指标更高。
关键词
太阳斑点图
重建
门控融合网络
残差傅里叶变换
双注意力机制
Keywords
Solar speckle image reconstruction
Gated fusion network
Residual Fourier transform
Dual attention mechanism
分类号
TP391.41 [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
结合多聚焦融合和DSGEF双阶段网络重建太阳斑点图
2
作者
金亚辉
蒋慕蓉
李福海
杨磊
谌俊毅
机构
云南大学信息学院
中国科学院云南天文台
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期338-343,共6页
基金
国家自然科学基金(11773073)
云南省高校科技创新团队支持项目(IRTSTYN)
云南大学研究生科研创新基金项目(2021Y273)。
文摘
太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用序列图像帧间相似信息互补特性,使用块聚焦图像融合算法,弥补图像丢失的高频细节;其次,以生成对抗网络GAN为框架,设计了一个双阶段重建网络DSGEF,联合梯度分支与结构特征分支增强高频细节,再利用FPN网络进行多尺度特征重建,改善米粒边缘清晰度;最后,引入一个包含对抗损失、像素损失和感知损失的联合损失函数,用于引导网络DSGEF进行训练,实现高分辨率太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习方法相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有明显提高,能够满足太阳观测图像高分辨率重建要求。
关键词
多聚焦融合
双阶段网络
梯度增强
太阳斑点图
图
像重建
Keywords
Multi-focus integration
Two-stage network
Gradient enhancement
Solar speckle image
Image reconstruction
分类号
TP391.41 [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
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1
结合门控融合网络和残差傅里叶变换重建太阳斑点图
黄亚群
郑培煜
蒋慕蓉
杨磊
罗俊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
2
结合多聚焦融合和DSGEF双阶段网络重建太阳斑点图
金亚辉
蒋慕蓉
李福海
杨磊
谌俊毅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
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