期刊文献+
共找到386篇文章
< 1 2 20 >
每页显示 20 50 100
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
1
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 分辨率重建 局部纹理特征 全局温度分布 Transformer-GAN
在线阅读 下载PDF
基于梯度引导的轻量化红外图像超分辨率重建
2
作者 朱琨 沈良吉 +4 位作者 姜文涛 叶超杰 黎中豪 魏巍 刘吉龙 《应用光学》 北大核心 2025年第3期695-702,共8页
现有的图像超分辨率网络大多针对可见光图像,对红外图像超分辨率的研究较少,且大多沿用可见光图像超分辨率。针对红外图像分辨率低、边缘模糊等问题,提出了一种基于梯度引导的红外图像超分辨率重建网络。该网络充分利用低分辨率红外图... 现有的图像超分辨率网络大多针对可见光图像,对红外图像超分辨率的研究较少,且大多沿用可见光图像超分辨率。针对红外图像分辨率低、边缘模糊等问题,提出了一种基于梯度引导的红外图像超分辨率重建网络。该网络充分利用低分辨率红外图像中的梯度信息,将梯度图与提取出的特征相融合,使最终生成的高分辨率图像边缘更加清晰、对比度更高。对比实验与消融实验的结果表明,本文方法在红外图像超分辨率重建中优于其他对比方法,生成的高分辨率图像质量更高。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率 深度学习 轻量化
在线阅读 下载PDF
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
3
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 分辨率重建 空间非一致模糊 模糊核估计 红外图像
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法
4
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 分辨率重建 可见光 红外
在线阅读 下载PDF
基于各向异性滤波的无人机红外图像超分辨率重建方法 被引量:1
5
作者 高阳 杨磊 +1 位作者 刘枫琪 李宋玉 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期933-939,共7页
为提高无人机红外图像分辨率,研究基于各向异性滤波的无人机红外图像超分辨率重建方法。基于人眼视觉特性自适应设定图像内边缘区域与平滑区域梯度阈值,在此设定下通过各向异性扩散滤波方法去除初始红外图像内平滑区域噪声,并保留与增... 为提高无人机红外图像分辨率,研究基于各向异性滤波的无人机红外图像超分辨率重建方法。基于人眼视觉特性自适应设定图像内边缘区域与平滑区域梯度阈值,在此设定下通过各向异性扩散滤波方法去除初始红外图像内平滑区域噪声,并保留与增强图像内边缘区域细节信息,获得去噪后红外图像,向生成对抗网络内输入此图像,经其中生成模型与判别模型的博弈学习,获得最终超分辨率重建红外图像输出。结果显示,该方法具有较高的图像边缘细节保护能力与背景噪声去除能力,综合消噪效果较好,可获得分辨率高、视觉呈现清晰的超分辨率重建红外图像,保障无人机巡检中红外图像的辨识精度与效率。 展开更多
关键词 各向异性滤波 无人机 红外图像 分辨率重建 梯度阈值 生成对抗网络
在线阅读 下载PDF
近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建 被引量:22
6
作者 邓承志 田伟 +4 位作者 汪胜前 朱华生 吴朝明 熊志文 钟威 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1648-1654,共7页
针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解(K-SVD)法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方... 针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解(K-SVD)法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型(SRSR)和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 近似稀疏 字典学习
在线阅读 下载PDF
一种改进的SRGAN红外图像超分辨率重建算法 被引量:12
7
作者 胡蕾 王足根 +1 位作者 陈田 张永梅 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2109-2118,共10页
针对红外图像分辨率偏低的问题,设计了一种改进的超分辨率生成对抗网络(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,SRGAN)算法。在生成网络中,提出应用残差密集网络获取各网络层提取的图像特征以保留图像更多的高频信息... 针对红外图像分辨率偏低的问题,设计了一种改进的超分辨率生成对抗网络(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,SRGAN)算法。在生成网络中,提出应用残差密集网络获取各网络层提取的图像特征以保留图像更多的高频信息,并采用渐进式上采样方式以提升大缩放因子下超分辨率重建效果。在损失函数方面采用更符合人类感官的感知损失,使生成图像在感官和内容上与真实高分辨率图像更加接近。实验结果表明:所提方法重建的超分辨率红外图像质量在主观及客观评价中均要优于当前具有代表性的方法。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 生成式对抗网络 残差密集网络
在线阅读 下载PDF
基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建 被引量:2
8
作者 白俊奇 郑坚 +1 位作者 赵春光 王娴雅 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期554-557,共4页
超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据... 超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音. 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 马尔可夫随机场 梯度阈值 自适应
在线阅读 下载PDF
基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建算法 被引量:4
9
作者 孙锐 章晗 +1 位作者 程志康 张旭东 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-13,共13页
针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法。该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,... 针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法。该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,加速网络的收敛。考虑到高质量的红外图像难以采集、数目不足的情况,将网络的训练分成两步:第一步使用自然图像来预训练网络模型,第二步利用迁移学习的知识,用较少数量的高质量红外图像对预训练的模型参数进行迁移微调,使模型对红外图像的重建效果更优。最后,加入多尺度细节滤波器来提升红外重建图像的视觉效果。在Set5、Set14数据集以及红外图像上的实验表明,融入通道注意力机制和残差学习方法,均能提升超分辨率重建的效果,迁移微调能很好地解决红外样本数量不足的问题,而多尺度细节提升滤波则能提升重建图像的细节,增大信息量。 展开更多
关键词 分辨率 红外图像 卷积神经网络 注意力 迁移学习
在线阅读 下载PDF
红外图像超分辨率重建技术研究 被引量:3
10
作者 王岳 李双喜 王磊 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期524-530,共7页
利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换... 利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换特点在尽可能减少图像信息损失的条件下,对加性噪声与乘性噪声采用不同策略进行了抑制,并对预处理后的红外图像序列进行自适应正则化重建。实验结果表明本算法处理后的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统图像处理方法均有改善。 展开更多
关键词 红外图像超分辨率重建 NSCT变换 噪声抑制 自适应正则化
在线阅读 下载PDF
生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建 被引量:18
11
作者 李方彪 何昕 +2 位作者 魏仲慧 何家维 何丁龙 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期17-24,共8页
生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能有效利用图像序列间... 生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能有效利用图像序列间的时间-空间相关性的问题,提出了一种基于生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建方法(M-GANs)。首先,对低分辨率图像序列进行运动补偿;其次,使用权值表示卷积层对运动补偿后的图像序列进行权值转换计算;最后,将其输入生成式对抗重建网络,输出重建后的高分辨率图像。实验结果表明:文中方法在主观及客观评价中均优于当前代表性的超分辨率重建方法。 展开更多
关键词 分辨率重建 深度学习 生成式对抗神经网络 红外成像
在线阅读 下载PDF
基于深度卷积神经网络的红外图像超分辨率重建技术 被引量:3
12
作者 袁茜琳 张宝辉 +4 位作者 张倩 何铭 周金杰 练琤 岳江 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期498-505,共8页
由于器件及工艺等技术限制,红外图像分辨率相对可见光图像较低,存在细节纹理特征模糊等不足。对此,本文提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块,降低激活函数... 由于器件及工艺等技术限制,红外图像分辨率相对可见光图像较低,存在细节纹理特征模糊等不足。对此,本文提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块,降低激活函数对信息流影响的同时加深网络,充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道-空间注意力模块,使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息,有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明,本文方法重建红外图像峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)优于传统的Bicubic插值法以及基于CNN的SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为×2和×4时,重建图像的平均PSNR值比传统Bicubic插值法分别提高了4.57 dB和3.37 dB。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 卷积神经网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
一种改进的稀疏表示红外图像超分辨率重建 被引量:3
13
作者 杨敏 李敏 易亚星 《电光与控制》 北大核心 2016年第12期1-4,共4页
针对红外图像成像质量不高、分辨率低的问题,提出稀疏表示超分辨率重建技术。选用不同方向的Sobel算子对样本低分辨率图像进行特征提取,利用提取的特征图像训练高、低分辨率字典。使用同样的方法获得低分辨率目标图像的特征图像,结合低... 针对红外图像成像质量不高、分辨率低的问题,提出稀疏表示超分辨率重建技术。选用不同方向的Sobel算子对样本低分辨率图像进行特征提取,利用提取的特征图像训练高、低分辨率字典。使用同样的方法获得低分辨率目标图像的特征图像,结合低分辨率字典求得目标图像的稀疏系数。依据高、低分辨率图像的结构相似性,通过稀疏系数和高分辨率字典得到重建的高分辨率图像。经过实验验证,该方法能取得较好的超分辨率重建效果。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 稀疏表达 SOBEL算子 特征图像
在线阅读 下载PDF
基于改进生成对抗网络的红外图像超分辨率重建 被引量:3
14
作者 马乐 陈峰 李敏 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期246-251,共6页
由于硬件成本和拍摄条件等限制,很难直接获取高分辨率红外图像。生成对抗网络可以实现红外图像的超分辨率重建,但仍存在训练不稳定,训练时不收敛等不足。针对这些问题,本文使用Wasserstein距离代替KL散度,结合图像间的欧式距离构造新的... 由于硬件成本和拍摄条件等限制,很难直接获取高分辨率红外图像。生成对抗网络可以实现红外图像的超分辨率重建,但仍存在训练不稳定,训练时不收敛等不足。针对这些问题,本文使用Wasserstein距离代替KL散度,结合图像间的欧式距离构造新的损失函数,优化原有网络结构和算法流程,使网络更准确地学习低分辨率图像与重建图像的对应特征映射关系,网络训练更加稳定。实验结果表明,重建图像的边缘过渡平缓,目标细节得到有效保证,并获得了更好的客观评价结果。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率重建 生成对抗网络 深度学习
在线阅读 下载PDF
改进的深度反投影网络红外图像超分辨率重建 被引量:1
15
作者 林仁浦 张力 +2 位作者 马晨晖 刘轩 张豪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第9期873-879,共7页
深度反投影网络在可见光图像的超分辨率重建中具有优异的表现,本文探索将深度反投影网络应用到红外图像超分辨率重建中。针对红外图像对比度低、图像质量不高的特点,在深度反投影网络框架上作如下改进:在上采样模块之前添加串联层,将前... 深度反投影网络在可见光图像的超分辨率重建中具有优异的表现,本文探索将深度反投影网络应用到红外图像超分辨率重建中。针对红外图像对比度低、图像质量不高的特点,在深度反投影网络框架上作如下改进:在上采样模块之前添加串联层,将前一次的下采样输出和原始低分辨率预处理图像串联作为上采样模块的输入,以此提高网络获取图像高频信息的能力,增强生成图像的细节信息。实验结果证明,本文算法较改进前能够得到细节更加丰富、视觉效果更加良好的红外超分辨率重建图像。 展开更多
关键词 红外图像 分辨率 深度反投影网络
在线阅读 下载PDF
基于选通图像的超分辨率重建算法研究
16
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 分辨率重建 边缘增强
在线阅读 下载PDF
基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建 被引量:1
17
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 分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块
在线阅读 下载PDF
梯度引导的JPEG压缩图像超分辨率重建
18
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 分辨率 图像重建 梯度先验
在线阅读 下载PDF
融合密集连接与多注意力机制的星载红外遥感图像超分辨率网络
19
作者 徐新昊 王俊 +1 位作者 王峰 孙胜利 《红外与毫米波学报》 北大核心 2025年第2期265-276,共12页
星载红外遥感图像在环境监测和军事侦察等领域具有重要应用价值。然而,由于器件工艺限制、大气扰动和传感器噪声等因素,这类图像面临分辨率不足和细节纹理模糊的问题,严重限制了后续分析和处理的准确性。为了克服这些困难,提出了一种新... 星载红外遥感图像在环境监测和军事侦察等领域具有重要应用价值。然而,由于器件工艺限制、大气扰动和传感器噪声等因素,这类图像面临分辨率不足和细节纹理模糊的问题,严重限制了后续分析和处理的准确性。为了克服这些困难,提出了一种新的超分辨率生成对抗网络模型(generative adversarial network,GAN),该模型将密集连接与Swin Transformer架构相融合,实现跨层特征传递和上下文信息的有效利用,同时增强了模型的全局特征提取能力。此外,将传统的跳跃连接改进为基于多尺度通道注意力机制(multi-scale channel attention,MSCA)的特征融合,使网络能够更加灵活地整合多尺度特征,提升了特征融合的质量和效率。随后,通过构建联合损失函数,以全面优化生成器的性能,进一步提升超分辨率图像质量。所提算法在不同数据集上进行对比测试均取得了较好效果,且超分后的图像在目标检测等下游任务中,也展现出更高的性能,验证了该算法在星载红外遥感图像超分辨率中的有效性和应用潜力。 展开更多
关键词 星载红外遥感 分辨率重建 注意力机制 生成对抗网络 联合损失函数
在线阅读 下载PDF
多尺度深层特征蒸馏的图像超分辨率重建
20
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
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 20 下一页 到第
使用帮助 返回顶部