超分辨率图像重建

作品数：108被引量：618H指数：11
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基于超分辨率生成对抗网络的玉米病害分类识别方法
《农业机械学报》2024年第11期49-56,67,共9页马铁民 曲浩 高雅 王雪 
国家自然科学基金项目(52275246);黑龙江八一农垦大学三横三纵支持计划项目(ZRCPY202018);黑龙江八一农垦大学人才引进科研启动项目(XDB202115)。
深度学习在玉米病害识别领域应用广泛并取得了较好的效果,但存在低分辨率条件下训练效果差的问题,本文提出一种基于超分辨率生成对抗网络的玉米病害分类识别模型。为了实现低分辨率玉米病斑图像到高分辨率图像的恢复,提出基于双注意力...
关键词：玉米叶片 病害识别 超分辨率图像重建 生成对抗网络 
基于超分辨率图像重建的轻量化目标检测算法研究
《微型电脑应用》2024年第6期57-60,共4页王超英 
2022年度东莞市科技特派员项目(20221800500732);2022年度东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项政校行企项目(ZXD202201);2023年度东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项政校行企项目(ZXD202315)。
利用面向边缘的卷积模块、像素注意力机制和重参数化技术使超分辨率重建算法图像分辨率得到提升,使图像特征细节表现更为优越;利用YOLOv4目标检测算法并结合Focus结构、双向特征金字塔网络和轻量级子通道注意力机制,提高中、低分辨率图...
关键词：超分辨率重建 多层可分离卷积 特征金字塔网络 注意力机制 
基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建被引量：1
《云南大学学报（自然科学版）》2023年第5期1007-1014,共8页杨改娣 黎敬涛 宋开雨 
云南省科技厅重大科技专项(202102AE090018).
针对使用均方误差(Mean Square Error,MSE)作为目标损失函数,导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题,提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型(Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN)...
关键词：图像处理 变色龙视觉 双向循环神经网络 超分辨率图像重建 
基于卷积神经网络梯度和纹理补偿的单幅图像超分辨率重建被引量：4
《数据采集与处理》2023年第5期1112-1124,共13页黄裕青 李华锋 原铭 张亚飞 
国家自然科学基金(62161015,61966021)。
现有的单幅图像超分辨率重建算法大都在追求高峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR),在特征提取过程中缺少对图像纹理细节信息的关注,导致重建图像的人眼主观感知效果不太理想。为了解决这一问题,本文提出了一种基于卷积神经网...
关键词：卷积神经网络 超分辨率图像重建 梯度纹理补偿 注意力 
基于损失提取反馈注意网络的图像超分辨率重建研究被引量：4
《系统仿真学报》2023年第2期308-317,共10页孙红 张玉香 凌岳览 
国家自然科学基金(61472256,61170277,61703277);沪江基金(C14002)。
自SRCNN(super-resolution convolutional neural network)将卷积神经网络用于超分辨率图像重建领域以来,人们通过大量的研究证明了使用深度学习的方法能够提高重建图像的效果。针对图像超分辨率网络中参数过多以及图像特征利用不充分...
关键词：反馈机制 注意力机制 损失提取 超分辨率图像重建 
基于滤波反投影重建算法的图像重建研究
《电脑知识与技术》2022年第36期5-7,共3页沈磊磊 王波 严旭 
中央引导地方科技发展资金资助项目:基于机器视觉的建构筑物安全检测技术研究(课题编号:黔科中引地[2021]4023)。
随着深度学习和人工智能技术的发展,计算机断层扫描应用越来越广泛。本文针对计算机断层扫描图像分割中图像分辨率低、视觉效果差等问题,提出了一种基于滤波反投影重建算法,在CT成像重建中,其数字原理是傅里叶变换;对投影的一维傅里叶...
关键词：超分辨率图像重建 超高分辨率 超低分辨率 滤波反投影 
基于自适应迭代正则化算法的图像重建研究
《电脑知识与技术》2022年第35期19-21,共3页严旭 武宁波 
贵州省科技支撑计划资助项目:基于5G和“机器视觉”技术的智能机器人在隧道监测中的应用技术研究与示范(课题编号:黔科合支撑〔2021〕一般523)。
随着深度学习的不断发展与应用,图像分割成为计算机视觉领域的研究热点之一。文章针对图像分割中图像分辨率低、视觉效果差等问题,提出了一种基于自适应迭代正则化算法,该算法在重建过程中能够很好地抑制高斯噪声和拉普拉斯噪声,结合L1...
关键词：超分辨率图像重建 超分辨率 自适应正则化 
基于生成对抗网络的煤矿工人脸图像超分辨方法被引量：1
《黑龙江科技大学学报》2022年第6期828-835,共8页高志军 冯娇娇 
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(2019-KYYWF-11)。
为重建清晰的煤矿工人脸图像,提出一种基于改进生成对抗网络的煤矿工人脸图像超分辨率重建方法。通过引入删除批量归一化层的残差密集网络加深网络的深度,提取图像的特征信息,采用亚像素卷积层和渐进式采样完成矿工人脸图像的重建,保证...
关键词：超分辨率图像重建 生成对抗网络 残差密集网络 
基于深度残差网络的图像超分辨率算法
《青岛科技大学学报（自然科学版）》2022年第4期113-119,共7页王剑峰 彭中 
国家自然科学基金项目(61672305)。
单幅图像超分辨率(SR)是从单个低分辨率(LR)图像推断出高分辨率(HR)图像的任务。大多数基于卷积神经网络(CNN)的深层SR模型没有充分利用原始LR图像的分层特征,性能相对较低。同时,将像素级误差作为损失函数,易产生缺乏高频纹理、过度平...
关键词：超分辨率图像重建 深度残差网络 感知度量 类别先验 
基于多级注意力密集残差网络的单幅图像超分辨率重建被引量：6
《光学技术》2022年第3期357-363,共7页原铭 李凡 李华锋 张亚飞 
国家自然科学基金项目项目(62161015);云南省科技厅科技计划项目-基础研究专项(202101AT070136);云南省重大科技专项(202002AD080001)。
针对目前图像超分辨率重建方法中未能充分利用图像全局信息和局部信息,导致重构结果缺失源图像部分关键信息的问题,提出了一种多尺度密集残差网络来实现图像的超分辨率重建。网络以密集残差为基础,融合了图像的多尺度特征信息,保证了网...
关键词：深度神经网络 超分辨率图像重建 多尺度密集残差网络 注意力 
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