超分辨

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基于残差扩散模型的遥感超分辨率图像生成研究
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第3期58-65,I0007,F0002,共10页左宪禹 田展硕 殷梦晗 党兰学 乔保军 刘扬 谢毅 
国家自然科学基金(62176087);河南省高校科技创新团队支持计划(24IRTSTHN021);河南省科技攻关项目(242102240021).
传统基于扩散的图像超分辨率方法通常需要大量采样步骤,并且优化功能强大的扩散模型需要耗费大量运算时间.为了在有限的计算资源上实现训练,现有的加速采样技术往往会牺牲部分图像质量,导致超分辨率结果模糊.为了解决这一问题,提出了一...
关键词：遥感 超分辨率 图像生成 残差移动 残差扩散模型 
基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期938-946,共9页胡明志 孙俊 杨彪 常开荣 杨俊龙 
国家自然科学基金:资助项目(62363019);云南省基础研究计划资助项目(202401AT070355)。
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...
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 
增强退化表征学习的盲图像超分辨率
《计算机科学与探索》2025年第5期1252-1263,共12页袁江 马冀 周登文 
大多数基于卷积神经网络的超分辨率(SR)方法,退化假设是固定且已知的(如双三次退化)。将它们应用在真实世界退化图像时,实际退化与假设不匹配会使得SR方法性能显著下降。为解决退化不匹配时SR方法性能下降问题,提出一种新的盲SR方法,它...
关键词：超分辨率 对比学习 退化特征学习 退化特征调制 
基于自注意力特征蒸馏的轻量级图像超分辨率重建
《计算机工程》2025年第5期257-265,共9页赵瑶谦 滕奇志 何小海 税爱 陈洪刚 
国家自然科学基金(62001316);四川省科技计划(2024YFHZ0212);四川大学遂宁市校市战略合作“揭榜挂帅”科技项目(2022CDSN-15)。
单幅图像超分辨率(SISR)旨在从给定的低分辨率(LR)图像中重建出高分辨率(HR)图像。近年来,基于深度学习的SISR算法取得了出色的重建效果,引起了广泛关注。然而,大多数基于深度学习的SISR算法存在复杂度高、参数量大等问题,影响实际应用...
关键词：图像超分辨率 特征蒸馏 深度学习 非对称卷积 自注意力 
基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法
《控制与决策》2025年第4期1237-1246,共10页程德强 程志威 马祥 李龙 寇旗旗 江鹤 
国家自然科学基金项目(52204177,52304182);徐州市推动科技创新专项资金项目(KC23401);成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金项目(MSSB-2024-04)。
传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进...
关键词：轻量级 超分辨率重建 渐近式感受野 阶梯式卷积链 潜在特征 特征融合 
基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率被引量：1
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第2期253-259,共7页高志荣 孙清清 熊承义 李帆 郑瑞华 
多谱信息处理技术国家重点实验室基金资助项目(6142113210303);中央高校基本科研业务专项资金资助项目(CZY21013)。
卷积神经网络(CNN)可以提取图像的局部相关特征,视觉Transformer(ViT)则侧重于捕获图像的远距离依赖关系,二者有效结合能够改进图像的重构质量.研究了一种基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率(SR)网络.具体来说,网络包含了基于ViT的SR分...
关键词：图像超分辨率 卷积神经网络 视觉Transformer 特征融合 
面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法
《测绘工程》2025年第2期32-37,共6页冯晓亮 陈欢 李厚芝 
为解决遥感图像受环境复杂、光照变换等原因造成的小目标遥感影像解译难的问题,提出面向遥感影像解译的观测小目标超分辨率重建方法。使用由特征融合网络加特征细化网络组合成的边缘感知网络,采集并提取观测小目标遥感图像,确定其位置...
关键词：遥感图像 小目标 超分辨率重建 边缘感知网络 生成对抗网络 图像评价 
一种利用变分辨率敏感度不一致性的对抗性人脸检测方法
《信息工程大学学报》2025年第2期175-181,共7页刘宏基 黄瑞阳 汪浣沙 
国家重点研发计划(2022YFB4500900);江苏省科学技术厅项目(ZL042401);军队后勤科研项目(BHQ090003000X03)。
针对现有对抗性人脸检测方法在不同数据集间迁移性不足的问题,提出一种基于图像变分辨率敏感度不一致性的对抗性人脸检测方法。通过分析超分辨率、去噪等图像变换过程中的敏感度变化,利用余弦相似度量化变换前后人脸图像特征的差异,检...
关键词：深度学习安全 对抗样本检测 图像变换 人脸识别 超分辨率 图像去噪 
基于双域增强Transformer的图像超分辨率重建
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2025年第2期143-151,共9页傅慧滢 杨高明 王瑜 
国家自然科学基金资助项目(52374155);安徽省自然科学基金资助项目(2308085MF218).
针对现有图像超分辨率方法捕捉图像细节信息不充分导致生成图片质量不佳的问题,提出基于双域增强Transformer(DDET)的图像超分辨率重建方法.该算法从空间域信息学习和频域信息学习两个角度设计模型,通过交替连接空间域增强Transformer模...
关键词：图像超分辨率 TRANSFORMER 频域 傅里叶变换 深度学习 注意力机制 
基于全方位状态空间模型的轻量化图像超分辨率重建
《液晶与显示》2025年第4期642-654,共13页阎刚 宋子怡 耿树泽 
国家自然科学基金(No.62102129)。
传统的视觉Mamba(VIM)方法直接将二维空间图像一维平面化,这种方式虽然能获取长距离依赖关系,但也同时打乱了相邻像素在原始二维平面的局部空间结构,从而无法捕捉局部的细节。为此,本文引入全方位状态空间轻量化超分辨率模型(PMambaIR)...
关键词：图像超分辨率 状态空间模型 轻量化模型 级联扫描策略 
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