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基于深度学习的深度图超分辨率采样被引量：4: 1; 作者王晓晖盛斌申瑞民《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期252-260,共9页; 在深度图像采集场景下,为利用场景高分辨色彩图进行超分辨率上采样,提出一种采用卷积神经网络自适应学习局部滤波器核的算法,通过同时应用稠密/高分辨率颜色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取场景信息。在Middlebury和ToFMark数据集... 展开更多; 关键词深度超分辨率上采样滤波深度学习卷积神经网络立体视觉; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建被引量：2: 2; 作者董文菁胡良梅 +2 位作者张旭东杨慧陈仲海《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第7期200-203,共4页; 针对TOF相机原始获取深度图像分辨率非常低,且超分辨率重建中易出现边缘模糊和伪影的问题,提出一种基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建算法。以彩色信息作为引导,运用双边滤波的思想,采用测地距离把低分辨率深度图像的空... 展开更多; 关键词深度超分辨率重建二阶微分算子测地距离 TOF相机; 在线阅读下载PDF 职称材料

重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法被引量：1: 3; 作者袁红星安鹏 +2 位作者吴少群郑悠童春芽《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2195-2201,共7页; 现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息,而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤.为此,将图像引导的深度近邻关系视为误差,并利用重新下降M估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像... 展开更多; 关键词深度图超分辨率结构差异重新下降M估计子广义迭代重新加权最小二乘法深度图边缘; 在线阅读下载PDF 职称材料

非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建被引量：1: 4; 作者陈蓉李翠华《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期278-287,共10页; 现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和... 展开更多; 关键词单帧图像超分辨率深度超分辨率模型非局部多尺度融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建被引量：4: 5; 作者李滔董秀成林宏伟《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期128-138,共11页; 消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行... 展开更多; 关键词深度图像超分辨率深度学习深监督多尺度特征表示残差块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于频率感知对比学习的激光成像算法: 6; 作者邓鹏超武鹏飞 +4 位作者马豪张珂王伟龙张正义乔欣《探测与控制学报》北大核心 2025年第4期41-47,共7页; 针对战场环境下无人机、巡飞弹等武器装备对空中低小慢飞行目标及城区地面特定军事目标高质量成像的迫切需求,提出一种基于频率感知对比学习的激光成像算法。该算法通过构建基于自动编解码器的自监督学习架构,可根据频率感知模块从引导... 展开更多; 关键词激光成像深度超分辨率对比学习频率感知; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的深度图超分辨率采样被引量：4: 1; 作者王晓晖盛斌申瑞民; 机构上海交通大学计算机科学与工程系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期252-260,共9页; 基金国家自然科学基金(61671290); 文摘在深度图像采集场景下,为利用场景高分辨色彩图进行超分辨率上采样,提出一种采用卷积神经网络自适应学习局部滤波器核的算法,通过同时应用稠密/高分辨率颜色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取场景信息。在Middlebury和ToFMark数据集上的实验结果表明,与传统深度超分辨率算法相比,提出的算法能够取得较好的超分辨率结果,尤其在颜色和深度的边缘、纹理不匹配区域,具有更好的鲁棒性。; 关键词深度超分辨率上采样滤波深度学习卷积神经网络立体视觉; Keywords Depth Super Resolution （ DSR ） upsampling filtering depth learning Convolutional Neural Network（CNN） stereo vision; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建被引量：2: 2; 作者董文菁胡良梅张旭东杨慧陈仲海; 机构合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第7期200-203,共4页; 基金国家自然科学基金项目(61273237) 安徽省自然科学基金项目(11040606M149); 文摘针对TOF相机原始获取深度图像分辨率非常低,且超分辨率重建中易出现边缘模糊和伪影的问题,提出一种基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建算法。以彩色信息作为引导,运用双边滤波的思想,采用测地距离把低分辨率深度图像的空间高斯核与高分辨率彩色图像的幅度高斯核函数结合起来,体现了深度图与彩色图的一致性,并引入深度核函数对两个相邻像素具有类似颜色但深度值不同的情况进行处理,抑制颜色相似但深度值不同区域的伪影现象,恢复出边缘轮廓显著的高分辨率深度图。实验结果表明,该算法可以有效保护图像的边缘结构且解决伪影问题,并在定性和定量两个方面都可达到很好的效果。; 关键词深度超分辨率重建二阶微分算子测地距离 TOF相机; Keywords Depth image super-resolution reconstruction Second-order differential operator Geodesic distance TOF camera; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法被引量：1: 3; 作者袁红星安鹏吴少群郑悠童春芽; 机构宁波工程学院电子与信息工程学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2195-2201,共7页; 基金国家自然科学基金(61502256) 浙江省自然科学基金(LY16F010014 +3 种基金 LY15F020011 LQ14F010001) 浙江省教育厅项目(Y201533511) 宁波市自然科学基金(2013A610114); 文摘现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息,而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤.为此,将图像引导的深度近邻关系视为误差,并利用重新下降M估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像间结构差异的问题.首先根据相似颜色具有相似深度的假设建立深度近邻约束;其次利用重新下降M估计子度量深度邻域约束,将深度超分辨率增强转换成一个最优化问题;最后通过广义迭代重新加权最小二乘法予以求解.实验结果表明,该算法可有效地保持深度图的对象边缘,定性和定量指标均优于现有的代表性算法.; 关键词深度图超分辨率结构差异重新下降M估计子广义迭代重新加权最小二乘法深度图边缘; Keywords depth-map super-resolution structure difference redescending M-estimator generalized iterativelyreweighted least squares depth-map boundary; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建被引量：1: 4; 作者陈蓉李翠华; 机构西藏民族大学信息工程学院厦门大学信息学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期278-287,共10页; 基金西藏自治区自然科学基金(XZ2018ZRG-65)。; 文摘现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合通道特征,增强特征在空间的上下文关联;宽激活残差模块替代普通残差模块,通过扩充激活层前的卷积层输出特征来提升模型的重建精度.在5个基准数据集上的实验结果表明,该模型取得了较高的重建精度.在图像分割与目标检测任务上,与几种深度超分辨率模型相比,该模型也取得了较好的分割和检测精度.; 关键词单帧图像超分辨率深度超分辨率模型非局部多尺度融合; Keywords single image super-resolution deep super-resolution model non-local multi-scale fusion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建被引量：4: 5; 作者李滔董秀成林宏伟; 机构西华大学电气与电子信息学院西北民族大学电气工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期128-138,共11页; 基金国家自然科学基金(No.61901392,No.62041109) 四川省科技计划(No.2021YJ0109,No.2021ZYD0034)。; 文摘消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行约束,实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块,将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来,实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素,以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.; 关键词深度图像超分辨率深度学习深监督多尺度特征表示残差块; Keywords depth map super-resolution deep learning deep supervision multi-scale feature representation residual block; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于频率感知对比学习的激光成像算法: 6; 作者邓鹏超武鹏飞马豪张珂王伟龙张正义乔欣; 机构西安机电信息技术研究所机电动态控制重点实验室西安交通大学人工智能学院; 出处《探测与控制学报》北大核心 2025年第4期41-47,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(U24A20265) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2025SYS-SYSZD-021) +2 种基金陕西省博士后科研项目(2024BSHSDZZ100)。; 文摘针对战场环境下无人机、巡飞弹等武器装备对空中低小慢飞行目标及城区地面特定军事目标高质量成像的迫切需求,提出一种基于频率感知对比学习的激光成像算法。该算法通过构建基于自动编解码器的自监督学习架构,可根据频率感知模块从引导图中有效提取出独有的目标高频信息,并采用重建损失和对比损失约束神经网络的特征表征空间,进而依靠引导图提升场景目标的重建细节。在多个基准数据集上的实验表明,与最先进的自监督方法相比,该算法可达到更好的性能。此外,该算法无需标签数据即可进行训练,有望部署于各种缺乏数据的真实场景。; 关键词激光成像深度超分辨率对比学习频率感知; Keywords laser imaging depth super-resolution contrastive learning frequency aware; 分类号 TJ76 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]; 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	基于深度学习的深度图超分辨率采样	王晓晖盛斌申瑞民	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建	董文菁胡良梅张旭东杨慧陈仲海	《计算机应用与软件》 CSCD	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法	袁红星安鹏吴少群郑悠童春芽	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建	陈蓉李翠华	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建	李滔董秀成林宏伟	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于频率感知对比学习的激光成像算法	邓鹏超武鹏飞马豪张珂王伟龙张正义乔欣	《探测与控制学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料