超分辨率

作品数：3225被引量：6534H指数：29
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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 
基于脉冲注意力机制的轻量化面部超分重建方法
《计算机工程与科学》2025年第3期494-503,共10页李娇 高磊怡 张瑞欣 吴越 邓红霞 
山西省中央引导地方科技发展资金(YDZJSX2022A016;YDZJSX2021C005)。
基于深度学习的人脸超分辨率研究近年来取得了重大进展,而如何在保证恢复面部精细自然纹理的同时限制网络模型复杂度,满足在轻量化设备上使用的需求,是该领域的一个难点。为此,提出了一种基于脉冲注意力机制的轻量化人脸超分重建方法。...
关键词：人脸超分辨率 脉冲耦合神经网络 注意力机制 轻量化网络 生成对抗网络 
深度学习图像超分辨率重建:关键技术解析与前沿进展
《软件导刊》2025年第2期211-220,共10页于会昌 刘士远 
国家自然科学基金项目(81930049)。
图像超分辨率重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要目标是从低分辨率图像中恢复高分辨率图像、提升图像质量和清晰度,使图像在视觉感知和信息提取方面更具可用性。为此,全面总结了基于深度学习的图像超分辨率重建技术,对已有模...
关键词：深度学习 超分辨率重建 神经网络 生成对抗网络 注意力机制 
基于注意力机制结合残差神经网络的胃癌图像预测方法
《自动化技术与应用》2025年第2期136-139,184,共5页郑子龙 曾安 
广东省省级科技计划项目(2019A050510041)。
随着深度学习的发展,单图像超分辨率技术对医学图像的分析成为研究热点。传统方法对胃癌图像细节重建不充分,丢失了图像的细节信息。提出一种新型高效的注意力机制结合残差神经网络的胃癌图像预测方法。对编码器输出的特征进行细化,并...
关键词：超分辨率重建 注意力模块 像素融合 
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
《科学技术与工程》2025年第6期2442-2452,共11页李培育 张雅丽 张奕博 赵益辰 
中国人民公安大学安全防范工程双一流创新研究专项(2023SYL08)。
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...
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 
基于WGAN的智能超表面辅助系统的信道估计研究
《电波科学学报》2025年第1期164-171,共8页康晓非 王甜 
国家自然科学基金(61801372)。
针对智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的毫米波通信中系统复杂和难以获取准确信道状态信息(channel state information,CSI)的问题,设计了一种基于Chan-SRWGAN网络算法的信道估计方案。该方案采用混合有源/无源...
关键词：智能超表面(RIS) 信道估计 深度学习 Wasserstein生成对抗网络(WGAN) 超分辨率卷积神经网络(SRCNN) 
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
《放射学实践》2025年第1期67-72,共6页王超 谢晓亮 朱熹 黄文诺 尚松安 叶靖 王志军 
国家自然科学基金项目(82202120);扬州市科技计划(社会发展)项目(YZ2023142)。
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...
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 
基于特征层次递进融合的轻量级图像超分辨率网络
《计算机系统应用》2025年第1期118-127,共10页张豪 马冀 袁江 
近年来,随着深度学习技术的发展,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和Transformer在图像超分辨率(super-resolution,SR)领域取得了显著的进展.但是,对于图像全局特征的提取,过去的方法大多采用的是堆叠单个算子重复计算...
关键词：图像超分辨率 TRANSFORMER 卷积神经网络 层次特征融合 全局特征提取 
基于卷积神经网络的超分辨率格子Boltzmann方法研究
《力学学报》2024年第12期3612-3624,共13页罗仁宇 李奇志 祖公博 黄云进 杨耿超 姚清河 
国家自然科学基金(42107154);中建二局科技资助(2021ZX140001-03);广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515012881)资助项目.
对于隧道突涌水、飞行器和汽车外形设计等与流动相关的问题,通常使用计算流体力学(CFD)来预测流场特征和分析结构性能,为设计的快速迭代提供技术支撑.然而,高精度CFD仿真需要大量的计算资源.近年来,基于机器学习的超分辨率流场重构方法...
关键词：格子玻尔兹曼方法 深度学习 超分辨率 卷积神经网络 流场重构 
基于可变形注意力的时空特征融合超分辨率方法
《软件导刊》2024年第12期234-240,共7页张墨华 张钰超 刘霁 
河南省科技攻关项目(222102210326)。
视频超分辨率技术旨在将低分辨率视频转为高分辨率视频。现有基于可变形卷积的特征对齐方式受限于感受野大小,只能在指定的空间位置进行卷积空间的局部偏移,当帧间大规模运动时效果并不好。为此,提出一种基于可变形注意力空间变换的对...
关键词：循环神经网络 视频超分 TRANSFORMER 注意力机制 深度学习 
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