超分辨率

作品数：3225被引量：6534H指数：29
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基于非对称信息蒸馏网络的轻量级图像超分辨重建
《计算机应用》2025年第2期601-609,共9页孟海腾 赵小乐 李天瑞 
国家自然科学基金资助项目(62102330)。
深度卷积神经网络(CNN)在图像超分辨率重建领域表现出卓越性能,然而现有的许多相关方法的模型参数量较多,无法应用至计算资源较低的设备。为缓解上述问题,提出一个轻量级的非对称信息蒸馏网络(AIDN)模型。首先,输入原始图像及其边缘图...
关键词：图像超分辨率 轻量级超分辨率网络 非对称卷积 信息蒸馏 注意力机制 
基于多维空间卷积信息增强的低质车牌信息超分辨率重建
《计算机应用》2025年第1期301-307,共7页张睿 惠永科 张延军 潘理虎 
山西省基础研究计划项目(20210302123216);山西省产教融合研究生联合培养示范基地项目(2022JD11);山西省机械产品质量司法鉴定中心企业委托项目(2023254,2023069);太原科技大学研究生联合培养示范基地项目(JD2022004)。
现有交通监控终端采集到的车辆影像通常存在远景低分辨率现象,并伴随有强噪、模糊、过曝、欠曝等一些不确定性像素影响因素,导致车牌信息智能识别的精度难以保证。针对上述问题,提出基于多维空间卷积信息增强的低质车牌信息超分辨率重建...
关键词：低质车牌信息 高质量重建 卷积计算 交通监控 
基于邻域注意力的混合注意力图像超分辨率网络
《计算机应用》2024年第S2期217-222,共6页孙超 王强 杨大为 
针对基于Transformer的超分辨率网络无法充分利用周围信息的问题,提出一种基于邻域注意力的Transformer混合注意力图像超分辨率网络(MAT)。首先,利用一个卷积层提取浅层特征,并利用一系列残差混合注意组(RMAG)和一个3×3卷积层进行深度...
关键词：TRANSFORMER 图像超分辨率 邻域注意力 通道注意力 交叉注意力 
基于感受野扩展残差注意力网络的图像超分辨率重建
《计算机应用》2024年第5期1579-1587,共9页郭琳 刘坤虎 马晨阳 来佑雪 徐映芬 
国家自然科学基金资助项目(62273135)。
针对现有残差网络存在残差特征利用不充分、细节丢失的问题,提出一种结合两层残差聚合结构和感受野扩展双注意力机制的深度神经网络模型,用于单幅图像超分辨率(SISR)重建。该模型通过跳跃连接形成两层嵌套的残差聚合网络结构,对网络各...
关键词：图像超分辨率 残差网络 感受野 深度学习 注意力 
基于全局依赖Transformer的图像超分辨率网络
《计算机应用》2024年第5期1588-1596,共9页刘子涵 周登文 刘玉铠 
目前,基于深度学习的图像超分辨网络主要由卷积实现。相较于传统的卷积神经网络(CNN),Transformer在图像超分辨率任务中的主要优势是它的长距离依赖建模能力;然而大多数基于Transformer的图像超分辨率模型在参数量小、网络层数少的情况...
关键词：图像超分辨率 TRANSFORMER 自注意力 全局依赖 轴向窗口 
基于帧间跨越光流的视频超分辨率重建网络
《计算机应用》2024年第4期1277-1284,共8页刘扬 刘蓉 方可 张心月 王光旭 
国家社会科学基金资助项目(22ATQ004);华中师范大学交叉科学研究项目(CCNU22JC033)。
面对运动幅度较大的复杂场景,当前的视频超分辨率(VSR)算法在处理长序列时无法充分利用不同距离的帧间信息,难以精确地恢复遮挡、边界和多细节区域。为解决上述问题,提出一种基于帧间跨越光流机制的VSR模型。首先,通过密集残差块(RDB)...
关键词：视频超分辨率算法 光流 运动补偿 密集残差块 深层特征 
基于Transformer-CNN的轻量级图像超分辨率重建网络被引量：3
《计算机应用》2024年第1期292-299,共8页陈豪 夏振平 程成 林李兴 张博文 
国家自然科学基金资助项目(62002254);江苏省自然科学基金资助项目(BK20200988);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_1424)。
针对现有超分辨率重建网络具有较高的计算复杂度和存在大量内存消耗的问题,提出了一种基于Transformer-CNN的轻量级图像超分辨率重建网络,使超分辨率重建网络更适合应用于移动平台等嵌入式终端。首先,提出了一个基于Transformer-CNN的...
关键词：图像超分辨率 深度学习 TRANSFORMER 卷积神经网络 轻量级 
真实复杂场景下基于残差收缩网络的单幅图像超分辨率方法被引量：1
《计算机应用》2023年第12期3903-3910,共8页李颖 黄超 孙成栋 徐勇 
国家自然科学基金资助项目(61876051);深圳市科创委资助项目(JSGG20220831104402004)。
真实世界中极少存在成对的高低分辨率图像对,传统的基于图像对训练模型的单幅图像超分辨率(SR)方法采用合成数据集的方式得到训练集时仅考虑了双线性下采样退化,且传统图像超分辨率方法在面向真实的未知退化图像时重建效果较差。针对上...
关键词：超分辨率 复杂场景 图像退化模型 残差收缩网络 
基于空洞卷积的医学图像超分辨率重建算法被引量：1
《计算机应用》2023年第9期2940-2947,共8页李众 王雅婧 马巧梅 
山西省自然科学基金资助项目(20210302123019)。
为解决现有医学图像超分辨率重建中存在的图像细节模糊、全局信息利用不充分等问题,提出一种基于空洞卷积与改进的混合注意力机制的医学图像超分辨率重建算法。首先,将深度可分离卷积与空洞卷积相结合,使用不同大小的感受野对图像进行...
关键词：超分辨率重建 医学图像 深度可分离卷积 空洞卷积 注意力机制 
基于特征金字塔网络和密集网络的肺部CT图像超分辨率重建被引量：4
《计算机应用》2023年第5期1612-1619,共8页申利华 李波 
针对肺部计算机断层扫描(CT)图像的超分辨率(SR)重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在...
关键词：肺部计算机断层扫描图像 超分辨率重建 特征金字塔网络 密集网络 残差网络 
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