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基于非对称特征差异网络的图像超分辨率重建
被引量：
1
1
作者
王彩玲
沈齐
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第2期79-84,共6页
在众多图像处理任务中,图像的质量好坏对任务的影响是巨大的。对于低分辨率图像带来的像素模糊和细节缺失等问题,提出一种基于非对称特征差异网络模型用于图像超分辨率重建,将自监督的对比学习思想应用在无监督的图像超分辨率重建领域...
在众多图像处理任务中,图像的质量好坏对任务的影响是巨大的。对于低分辨率图像带来的像素模糊和细节缺失等问题,提出一种基于非对称特征差异网络模型用于图像超分辨率重建,将自监督的对比学习思想应用在无监督的图像超分辨率重建领域。通过对比两个网络之间特征图的差异,计算出损失并反向更新网络的权重,增强网络学习图像内部数据分布的能力。设计了一种特征增强模块,进一步提高生成结果的质量。经过图像质量评价指标的客观实验和可视化结果的主观展示,提出的方法能够有效地提高细节特征和图像质量。
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关键词
对比学习
非对称孪生网络
特征提取与特征差异
超分辨率重建
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职称材料
题名
基于非对称特征差异网络的图像超分辨率重建
被引量：
1
1
作者
王彩玲
沈齐
机构
南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第2期79-84,共6页
基金
南京邮电大学自然科学基金(NY220057)资助项目。
文摘
在众多图像处理任务中,图像的质量好坏对任务的影响是巨大的。对于低分辨率图像带来的像素模糊和细节缺失等问题,提出一种基于非对称特征差异网络模型用于图像超分辨率重建,将自监督的对比学习思想应用在无监督的图像超分辨率重建领域。通过对比两个网络之间特征图的差异,计算出损失并反向更新网络的权重,增强网络学习图像内部数据分布的能力。设计了一种特征增强模块,进一步提高生成结果的质量。经过图像质量评价指标的客观实验和可视化结果的主观展示,提出的方法能够有效地提高细节特征和图像质量。
关键词
对比学习
非对称孪生网络
特征提取与特征差异
超分辨率重建
Keywords
contrastive learning
asymmetric siamese network
feature extraction and feature difference
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非对称特征差异网络的图像超分辨率重建
王彩玲
沈齐
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022
1
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