超分辨率重建

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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 
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 
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 
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 
顾及边缘结构优化的深度卷积神经网络超分辨率重建
《北京测绘》2025年第4期561-566,共6页邓盛满 
福建省自然资源科技创新项目(KY-100000-04-2023-006)。
针对深度学习网络模型下的超分辨率重建(SRCNN)影像存在边缘结构不够清晰与纹理细节缺乏的问题,本文提出了一种顾及边缘结构优化的深度卷积神经网络(CNN)超分辨率重建方法。首先,通过引导滤波将原始遥感影像分离为边缘结构与平滑信息;其...
关键词：超分辨率重建(SRCNN) 卷积神经网络(CNN) 边缘结构优化 损失函数 
融合像素差分卷积与Transformer的岩石CT图像超分辨率重建
《计算机系统应用》2025年第4期104-114,共11页张威 尹祎 林钰斌 
省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室开放基金(G202410)。
针对岩石CT图像超分辨率重建中纹理和边缘细节恢复不佳,以及传统Transformer模型资源消耗大的问题,本文提出了一种轻量级混合架构PDCLT模型.该模型结合了基于像素差分卷积的细节强化CNN模块和轻量级Transformer模块,以实现对局部与全局...
关键词：岩石CT图像 超分辨率重建 像素差分卷积 残差增强注意力 高效多头注意力 多尺度特征融合网络 
基于结构纹理分解的深度图超分辨率重建
《武汉大学学报(工学版)》2025年第4期665-676,共12页唐思远 孙涛 付柏 殷杰 张国荣 
湖北省重点研究发展计划项目(2020BAB008,2021BAA201);国家重点研究发展计划项目(2020YFF0304902-1,2020YFF0304903-4)。
彩色图像引导的深度图超分辨率重建能有效解决深度相机采集深度图时分辨率低和无效空洞的问题。然而,由于彩色图和深度图的结构不一致性,此类方法容易产生纹理转移伪影。针对此问题,提出了基于结构纹理分解的加权最小二乘(structure tex...
关键词：深度图超分辨率重建 空洞填充 纹理结构分解 加权最小二乘 
多尺度大核注意力特征融合网络的图像超分辨率重建
《中国图象图形学报》2025年第4期1084-1099,共16页宋霄罡 张鹏飞 刘万波 鲁晓锋 黑新宏 
国家自然科学基金项目(52372418,62076201);陕西省重点研发计划资助(2023GXLH-043)。
目的图像超分辨率重建是计算机视觉领域内的基础任务。卷积神经网络通过滑动窗口机制和参数共享特性能够有效提取局部特征,但对图像远距离信息的感知能力较弱。Transformer中的自注意力机制可以更好地捕捉序列中的全局依赖关系,但同时...
关键词：图像超分辨重建 大核可分离卷积 注意力机制 特征融合 多路学习 
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