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 
OFDM系统中基于生成对抗网络的信道估计方法
《物联网技术》2025年第6期70-75,共6页康佳 黄紫涵 王学良 王栋城 陈瑞 
江苏省大学生实践创新训练计划项目(202311276052Y);江苏省产学研合作项目(BY2021070);江苏省未来网络科研基金项目(FNSRF2021YB26);南京工程学院博士基金(ZKJ202002)。
传统基于导频的信道估计精度提高需要插入更多导频,而基于数据驱动的估计方法需要学习大量的参数导致训练时间过长,提出一种基于超分辨率生成对抗网络的信道估计方法,将衰落信道的时间频率响应映射到图像二维空间,在正交频分复用(OFDM)...
关键词：生成对抗网络 超分辨率 信道估计 无线通信 正交频分复用 深度学习 
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 
基于时间维超分辨率的视频快照压缩成像重构
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期956-963,共8页陈赞 李冉 冯远静 李永强 
国家自然科学基金:资助项目(62002327);浙江省自然科学基金:资助项目(LQ21F020017)。
针对视频快照压缩成像(SCI)因压缩采样率较小所导致的重构硬件负担高、重构质量差的问题,提出基于体素流的深度展开式重构框架,对重构视频进行时间维度超分.基于优化迭代提出深度去噪网络,对初始帧进行迭代重构.将去噪网络的视频特征转...
关键词：快照压缩成像 压缩感知 体素流 深度学习 超分辨率 
波达角估计中的超分辨率算法研究
《消费电子》2025年第5期65-67,共3页王博雅 张紫烨 
本文主要研究了波达角估计中的超分辨率算法。首先介绍了超分辨率的基本概念和主流算法,包括MUSIC、ESPRIT和压缩感知等,分析了它们的优缺点和适用场景。然后重点探讨了基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)的改进型超分...
关键词：雷达 波达角估计 超分辨率 稀疏贝叶斯学习 
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 
基于空间多层次自监督深度学习网络的质谱成像超分辨重建方法研究
《医疗卫生装备》2025年第4期1-8,共8页林超隆 杨慧 葛雅辉 
国家资助博士后研究人员计划(GZC20230169)。
目的:为了提高质谱成像的分辨率,提出一种基于空间多层次自监督深度学习网络的质谱成像超分辨重建方法。方法:首先,基于非线性变换将组织学图像和质谱图像进行配准;其次,利用多分支视觉变换器(vision transformer,ViT)以自监督学习的方...
关键词：质谱成像 超分辨重建 深度学习 多模态图像融合 自监督学习 
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 
视差引导的可变形卷积光场图像超分辨重建方法
《信号处理》2025年第4期583-594,共12页杨俊刚 王应谦 梁政宇 吴天昊 安玮 
国家自然科学基金创新研究群体(61921001);国家自然科学基金青年基金(62401590);湖南省自然科学基金杰出青年基金(2024JJ2063)。
光场图像超分辨重建旨在通过利用光场图像的视角域互补信息提升光场图像分辨率,恢复图像细节并改善图像质量。当前光场图像获取设备主要为微透镜相机(例如Lytro相机、RayTrix相机)和阵列相机。其中,微透镜相机记录的不同视角图像的视差...
关键词：光场 超分辨 视差估计 可变形卷积 
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