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基于深度学习的复合超分辨率重建算法在膝关节MRI中的临床应用价值
1
作者 王超 谢晓亮 +4 位作者 朱熹 黄文诺 尚松安 叶靖 王志军 《放射学实践》 北大核心 2025年第1期67-72,共6页
目的:探讨临床环境中通过优化扫描参数结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法在提升膝关节MRI扫描效率和图像质量的可行性。方法:前瞻性搜集110例行膝关节MRI平扫的患者,先后进行常规(常规组)与复合超分辨率重建算法扫描(复合组),采... 目的:探讨临床环境中通过优化扫描参数结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法在提升膝关节MRI扫描效率和图像质量的可行性。方法:前瞻性搜集110例行膝关节MRI平扫的患者,先后进行常规(常规组)与复合超分辨率重建算法扫描(复合组),采用双盲法比较两组主客观图像质量。结果:相较常规组,复合组PD和T1序列的骨髓、软骨、半月板、韧带、肌肉、脂肪、关节液的SNR分别提升89.3%、52.5%、65.3%、73.8%、60.3%、103.9%、58.9%和78.0%、172.9%、78.0%、72.5%、75.4%、63.4%、97.0%。相较常规组,复合组PD和T1序列的软骨-关节液、软骨-骨髓、半月板-关节液、韧带-关节液、骨髓-关节液、脂肪-关节液、肌肉-关节液的CNR分别提升119.5%、83.3%、116.2%、109.2%、109.2%、99.3%、116.8%和61.7%、23.1%、78.7%、32.5%、161.7%、44.9%、39.2%。复合组的峰值信噪比(PSNR)相较常规组显著提高(P<0.05),结构相似度(SSIM)均>0.999。主观图像质量评价中复合组病灶边缘区分度、运动伪影和综合诊断度的主观评分显著高于常规组(P<0.05),两组病灶辨别度的主观评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论:合理优化扫描参数并结合基于深度学习的复合超分辨率重建算法可在提升扫描效率的同时显著提高膝关节MRI的图像质量和综合诊断效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 膝关节 磁共振成像 超分辨率重建
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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
2
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 超分辨率重建 局部纹理特征 全局温度分布 Transformer-GAN
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基于选通图像的超分辨率重建算法研究
3
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 超分辨率重建 边缘增强
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基于偏微分方程的盲去模糊超分辨率重建算法及实验
4
作者 徐文达 温馨 +1 位作者 毛忠旋 邹永魁 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第1期35-40,共6页
提出一种基于偏微分方程的图像盲去模糊超分辨率重建算法,旨在未知模糊核的情况下,将含噪声的低分辨率模糊图像重建为清晰的高分辨率图像.首先,针对图像退化过程构建变分问题,并借助变分方法推导出偏微分方程模型.其次,结合交替方向法... 提出一种基于偏微分方程的图像盲去模糊超分辨率重建算法,旨在未知模糊核的情况下,将含噪声的低分辨率模糊图像重建为清晰的高分辨率图像.首先,针对图像退化过程构建变分问题,并借助变分方法推导出偏微分方程模型.其次,结合交替方向法和数值差分方法,通过设计时空全离散数值格式求解未知的模糊核和清晰的图像.再次,通过一系列数值实验,分析参数选择对图像重建效果的影响,确定合适的参数设置.最后,针对若干遥感图像进行实验,实验结果证明了所给模型的有效性与可靠性. 展开更多
关键词 偏微分方程 盲去噪去模糊 超分辨率重建 变分方法
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融合超分辨率重建的YOLOv7煤矸石识别模型
5
作者 李娜 秦昆德 +1 位作者 李想 张澳迪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期343-352,共10页
在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种... 在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀,同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象,使得边界和纹理较模糊,提取特征过程中纹理特征容易丢失,造成误检。因此,对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究,提出一种融合超分辨率重建的煤矸石识别模型。对于图像中的小目标煤矸石,利用超分辨率重建技术将分辨率提高后再进一步利用YOLOv7模型检测目标以提升整体检测效果。在超分辨重建模块中加入煤矸石锐化功能模块,提升煤矸石目标边缘清晰度,以保证在特征提取时通过浅层特征层能更好地提取煤矸石目标轮廓、形状等信息。在构建的煤矸石数据集上进行煤矸石目标检测,实验结果表明,改进后算法在煤、矸石检测任务中平均精度分别达到99.52%与98.84%。且模型在非均匀光照、粉尘干扰场景保持识别稳定性,煤、矸石漏检率分别降低18和17个百分点。改善了小目标与纹理模糊目标识别困难问题,为煤矸石识别提供技术参考。 展开更多
关键词 煤矸石检测 超分辨率重建 小目标检测 图像识别
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基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建 被引量：1
6
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 超分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块
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基于改进扩散模型的电力数据超分辨率重建技术
7
作者 薛彤丹 王红 +3 位作者 齐林海 闫江毓 姜美静 陶顺 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第4期214-223,共10页
对低频电力数据进行超分辨率重建有助于实现电力系统精准的态势感知与决策分析。现有的超分辨率重建算法存在重建效果不够精确、算法通用性不强等问题。因此,提出了一种基于改进扩散模型的电力数据超分辨率重建技术。扩散模型能够捕捉... 对低频电力数据进行超分辨率重建有助于实现电力系统精准的态势感知与决策分析。现有的超分辨率重建算法存在重建效果不够精确、算法通用性不强等问题。因此,提出了一种基于改进扩散模型的电力数据超分辨率重建技术。扩散模型能够捕捉到数据中细微且复杂的特征,可在低频数据引导下逐步生成高频电力数据。通过将长短期记忆网络与扩散模型相结合,进一步增强了模型对时序数据的挖掘能力,提高了超分辨率重建能力。使用负荷和谐波两种场景下的电力数据进行算例验证,实验表明所提方法能够精准重建高频数据。同时,模型具备良好的泛化性和灵活性,可应用于未经训练的电气参数和建筑数据,也可以重建不同精度的数据。 展开更多
关键词 可再生能源 超分辨率重建 扩散模型 电力数据 高频数据
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基于深度学习的视频超分辨率重建算法进展
8
作者 唐麒 赵耀 +1 位作者 刘美琴 姚超 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1480-1524,共45页
视频超分辨率重建是底层计算机视觉任务中的一个重要研究方向,旨在利用低分辨率视频的帧内和帧间信息,重建具有更多细节和内容一致的高分辨率视频,有助于提升下游任务性能和改善用户观感体验.近年来,基于深度学习的视频超分辨率重建算... 视频超分辨率重建是底层计算机视觉任务中的一个重要研究方向,旨在利用低分辨率视频的帧内和帧间信息,重建具有更多细节和内容一致的高分辨率视频,有助于提升下游任务性能和改善用户观感体验.近年来,基于深度学习的视频超分辨率重建算法大量涌现,在帧间对齐、信息传播等方面取得突破性的进展.首先,在简述视频超分辨率重建任务的基础上,梳理现有的视频超分辨率重建的公共数据集及相关算法;接着,详细综述基于深度学习的视频超分辨率重建算法的创新性工作进展情况;最后,总结视频超分辨率重建算法面临的挑战及未来的发展趋势. 展开更多
关键词 视频超分辨率重建 深度学习 循环神经网络 注意力机制 光流估计 可变形卷积
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多尺度深层特征蒸馏的图像超分辨率重建
9
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 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量级 多尺度特征蒸馏 注意力机制
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基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法
10
作者 张鹏 翁建文 +1 位作者 康晴 李健军 《光子学报》 北大核心 2025年第3期221-230,共10页
针对现有天基参考太阳光谱辐照度数据分辨率不足,限制其应用范围的问题,提出一种基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法。该网络由一个基于物理模型的全连通层、一维卷积层、非线性层和一系列具有跳跃连接的残差网络组成。... 针对现有天基参考太阳光谱辐照度数据分辨率不足,限制其应用范围的问题,提出一种基于卷积神经网络的太阳光谱辐照度超分辨率重建方法。该网络由一个基于物理模型的全连通层、一维卷积层、非线性层和一系列具有跳跃连接的残差网络组成。同时考虑现有均方误差损失函数无法捕捉太阳光谱峰谷特征的问题,提出将光谱相对于波长的一阶、二阶导数加入损失函数,使残差的特征更集中于关键的光谱内容。将所提方法应用于TSIS-1 SIM测量太阳光谱辐照度可见光波段的超分辨率重建,结果表明该方法重建光谱与TSIS-1 HSRS产品的测量结果质量相当,且重建耗时仅需0.9421 s,可有效提高天基观测太阳光谱辐照度数据的分辨率。 展开更多
关键词 高分辨率 太阳光谱辐照度 卷积神经网络 残差网络 光谱超分辨率重建
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基于超分辨率重建的安全帽检测算法
11
作者 曹楠 童立靖 英溢卓 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2417-2425,共9页
针对低分辨率图像细节丢失导致小目标特征提取困难,以及现有模型在安全帽目标检测中存在漏检和特征提取能力不足等问题,提出了一种基于超分辨率重建的安全帽检测算法。构建了一种基于多尺度特征和通道注意力的超分网络以重构小目标缺失... 针对低分辨率图像细节丢失导致小目标特征提取困难,以及现有模型在安全帽目标检测中存在漏检和特征提取能力不足等问题,提出了一种基于超分辨率重建的安全帽检测算法。构建了一种基于多尺度特征和通道注意力的超分网络以重构小目标缺失的细节信息;为了增强目标检测网络对图像中关键特征的提取能力和小目标的感知能力,在YOLOv5网络中增加了浅层特征图,并引入了坐标注意力机制;在检测端使用解耦检测头对定位和分类任务进行解耦,以进一步提高检测的准确率。实验结果表明,该算法对安全帽检测的平均精度均值mAP@0.5达到94.4%,相比原网络提升2.9%,验证了该算法在安全帽佩戴检测任务上的有效性。 展开更多
关键词 安全帽佩戴检测 深度学习 超分辨率重建 多尺度特征 残差网络 注意力机制 解耦检测头
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改进Transformer的肺部CT图像超分辨率重建
12
作者 刘杰 吴优 +1 位作者 田佳禾 韩轲 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1434-1442,共9页
肺部CT图像灰度级别丰富,导致特征提取不充分、重建细节较差,为此提出基于局部增强Transformer和U-Net的肺部CT图像超分辨率重建网络.采用空洞卷积进行多感受野的深层特征提取,在不同膨胀率的空洞卷积层下获得全局图像信息,进行不同感... 肺部CT图像灰度级别丰富,导致特征提取不充分、重建细节较差,为此提出基于局部增强Transformer和U-Net的肺部CT图像超分辨率重建网络.采用空洞卷积进行多感受野的深层特征提取,在不同膨胀率的空洞卷积层下获得全局图像信息,进行不同感受野下的特征信息融合.将通过3×3卷积层获得的原始特征送入结合所提网络的编解码结构中,在局部增强窗口模块的作用下减小计算量并捕获局部信息.在解码阶段,为了提高重建图像的质量,使用跳跃连接并加入融合空间注意力和通道注意力的分割注意模块,进行无用信息丢弃和有用信息利用.实验结果表明,在SARS-CoV-2数据集中,所提网络与Transformer网络相比,4倍超分辨率的结构相似性和峰值信噪比分别提高了0.029和0.186 dB. 展开更多
关键词 肺部CT图像 超分辨率重建 TRANSFORMER 空洞卷积 分割注意力
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基于自适应卷积与联合损失函数的人脸图像超分辨率重建
13
作者 李培育 张雅丽 +1 位作者 张奕博 赵益辰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第6期2442-2452,共11页
针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效... 针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效的残差组,能自主学习在不同感受野下提取到的特征权重并补充单一支路遗漏的信息。判别器方面使用Vgg与U-net架构网络作为双判别网络,并使用双判别结果计算对抗损失,该损失与内容损失、感知损失组成联合损失函数。在celeba数据集上的实验表明,该算法与RWSA算法相比峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)值提高1.166 dB,结构相似度(structure similarity,SSIM)值提高0.037,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)值优化0.033,感知因子(perceptual index,PI)指标优化0.119,与其他多种主流算法相比在图像细节清晰度方面具有优势。 展开更多
关键词 超分辨率重建 自适应卷积 联合损失函数 生成对抗网络 卷积神经网络
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基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建研究 被引量：1
14
作者 杨同 魏为民 +2 位作者 符程程 杨天澄 薛梅 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期20-28,共9页
由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰... 由于水体特性对光的吸收和散射作用,水下图像通常呈现细节模糊、分辨率低等问题,为提升水下图像的清晰度,提出一种基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法。该方法将混合注意力机制引入到深度残差网络中,从而提高水下图像的清晰度。其次,引入结构相似性损失函数,从而能够更好地保护图像内容,提高图像质量,使得训练结果更加符合人类视觉感知。实验结果显示,基于CBAM-SRResNet的水下图像超分辨率重建方法能够有效地处理水下图像模糊、分辨率低等问题,在不同数据集上与其他多种水下图像重建方法相比,该方法在PSNR上提高了0.69~2.43 dB,在SSIM上提高了2.66%~7.17%,在各项性能指标上均表现优异。 展开更多
关键词 水下图像 注意力机制 超分辨率重建 SRResNet
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生成式遥感影像超分辨率重建技术在作物物候期提取中的应用
15
作者 韩昊 冯子怡 +1 位作者 蔡渊吉 许童羽 《浙江农林大学学报》 北大核心 2025年第4期657-666,共10页
【目的】卫星遥感是目前作物物候监测的主要手段,具有监测面积大、数据获取便捷等多重优点,但用于精准观测的高分辨率遥感卫星回访周期较长,而且易受大气、云雾等不利条件的影响,这使得在高分辨率时序作物物候检测的数据稀疏,无法在变... 【目的】卫星遥感是目前作物物候监测的主要手段,具有监测面积大、数据获取便捷等多重优点,但用于精准观测的高分辨率遥感卫星回访周期较长,而且易受大气、云雾等不利条件的影响,这使得在高分辨率时序作物物候检测的数据稀疏,无法在变化较快的作物生长期提供足够的影像。本研究提出一种新的方法,以期提高时间序列监测的准确性,更好地实现物候的精准检测。【方法】以水田和旱田为研究样地,探索结合生成式图像处理技术的时序遥感数据填补方法,用于影像重建的轻量化超分辨率生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),并以重建数据为基础进行作物生长季密集时序监测与物候提取。【结果】①在影像的超分辨率重建方面,基于本研究提出的方法,结构相似性指数(structural similarity,SSIM)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)分别达0.834和28.69,相较于目前的主流方法可以更好地重建异源遥感数据;②时序重建后,2个样地的遥感影像的重访周期分别由6.40、6.63 d降至5.70、5.88 d,空间分辨率提升至10 m;③4种平滑方法的物候提取结果,与原始数据提取结果相比具有一定的差异性,优于目前广泛用于时序填补的基于插值的方法。【结论】本研究提出的方法可以有效填补卫星影像时间序列,增强观测数据的连续性,并进行高时空分辨率精准作物物候监测。 展开更多
关键词 物候提取 超分辨率重建 卫星遥感 作物物候学
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基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络
16
作者 陈冠豪 徐丹 +2 位作者 贺康建 施洪贞 张浩 《图学学报》 北大核心 2025年第1期35-46,共12页
基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CN... 基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络(TSA-SFNet)。TSA-SFNet通过调整窗口多头自注意力模块来缓解残差连接引起的振幅问题,并引入通道注意力以激活更多像素进行图像重建。此外,为了加强相邻窗口之间的交互以捕获更多的结构信息,并实现对高频细节更全面的重建,同时引入了重叠窗口注意力和卷积前馈神经网络。在经典的超分辨率任务和真实世界的超分辨率挑战方面对该网络模型进行了定量和定性评估。实验结果表明,TSA-SFNet在5个常用基准数据集上取得了最好的结果,并生成了更为逼真的超分辨率重建图像。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 重叠窗口注意力 高频信息恢复 像素激活 自注意力机制
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刑事侦查中图像超分辨率重建技术的应用与法律规制
17
作者 刘仁钊 《东南大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第S1期84-88,共5页
图像超分辨率重建技术能够解决影像证据分辨率低、细节模糊、目标不清晰的问题,在刑事侦查中具有重要价值,能够提升监控视频的清晰度,精确识别关键信息,修复旧影像证据,有利于提升侦查效率,拓展侦查边界,提升影像证据证明力。但受制于... 图像超分辨率重建技术能够解决影像证据分辨率低、细节模糊、目标不清晰的问题,在刑事侦查中具有重要价值,能够提升监控视频的清晰度,精确识别关键信息,修复旧影像证据,有利于提升侦查效率,拓展侦查边界,提升影像证据证明力。但受制于算法黑箱效应,该技术的应用可能导致增强后的影像证据面临真实性、合法性等问题,冲击了程序正义原则,还可能导致侵害公民隐私,产生安全风险。鉴于此,应当建立影像证据的鉴定标准,明确影像证据的真实性与合法性,审查其可采性,加强司法监督,优化程序保障机制,并进一步健全影像证据的法律规制体系,确保该技术的使用能够提升侦查效率,维护司法公正,为司法实践带来更多益处。 展开更多
关键词 刑事侦查 图像超分辨率重建技术 程序正义 影像证据
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基于多尺度空间注意力引导的图像超分辨率重建网络
18
作者 程德强 王培杰 +2 位作者 董彦强 寇旗旗 江鹤 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2185-2195,共11页
针对基于注意力机制的图像超分辨率重建网络忽视了注意力特征的差异性,仅将注意力机制直接引入到网络模型中,对不同层次特征进行相同处理的问题,设计了一种多尺度空间注意力引导的图像超分辨率重建网络SAGN。提出了增强特征提取残差块(E... 针对基于注意力机制的图像超分辨率重建网络忽视了注意力特征的差异性,仅将注意力机制直接引入到网络模型中,对不同层次特征进行相同处理的问题,设计了一种多尺度空间注意力引导的图像超分辨率重建网络SAGN。提出了增强特征提取残差块(ERB),完善了局部信息的表征能力;集成了多尺度空间注意力(MSA)模块,获取了MSA特征信息;引入了注意力引导模块(AGM),对不同的特征分配个性化的权重,以实现有效的上下文全局特征融合和冗余信息抑制。实验结果表明:量化测试和主观效果上,相比于传统的注意力结构,SAGN在4个基准数据集上都展现出了优越性,其4倍重建结果的峰值信噪比(PSNR)较次优模型平均提高了0.05 dB,进一步证实了SAGN在恢复图像的几何结构和细节方面的优势。 展开更多
关键词 超分辨率重建 卷积神经网络 注意力机制 多尺度空间注意力 注意力引导
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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
19
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 超分辨率重建 空间非一致模糊 模糊核估计 红外图像
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基于改进边缘注意力生成对抗网络的电力设备热成像超分辨率重建 被引量：4
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作者 王艳 连洪钵 +2 位作者 王寅初 康磊 赵洪山 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期119-127,共9页
针对低分辨率电力设备热成像图像,提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法。首先,在边缘注意力的基础上,引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention, DA),捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关... 针对低分辨率电力设备热成像图像,提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法。首先,在边缘注意力的基础上,引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention, DA),捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关系,并将两组依赖关系进行融合,以加大全局信息的提取程度。然后针对参数修正线性单元激活函数(parametric rectified linear unit, PReLU)对网络中神经元进行无差别激活,导致网络特征表达能力受限问题。采用改进β-ACONC自适应控制激活函数替代PRe LU函数,在辨识有效特征的基础上,对神经元进行选择性激活,以强化有效特征、弱化无效特征,提升网络的自适应激活能力和特征表达能力。最后对所提改进边缘注意力生成对抗网络模型(edge-attention generative adversarial network, EA-GAN)进行实验验证。结果表明,与Bi Cubic双三次插值模型和原EA-GAN模型边缘注意力生成对抗网络模型相比,所提改进模型网络性能最好,重建图像质量最高,客观评价指标峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio, PSNR)均值、结构相似性(structural similarity,SSIM)均值和均方误差损失(mean square error loss, MSE-loss)均值最优,在电力设备红外图像重建领域普适性较高,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 热成像 超分辨率重建 注意力机制 自适应激活函数
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