超分辨重建

作品数：152被引量：429H指数：10
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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 
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 
强化散射特征的机载SAR实传图像盲超分辨重建
《系统工程与电子技术》2025年第3期753-767,共15页贾钰嘉 张思乾 唐涛 匡纲要 
国家自然科学基金(60831001);国防基金(9140A31010109HK0101)资助课题。
现有超分辨方法大多基于理想退化模型且易导致强散射信息均值化,不适用于机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实传图像的超分辨重建。针对该问题,在机载SAR实传图像和精细成像图像之间建立了一个盲超分辨重建网络。首先,采...
关键词：机载合成孔径雷达 实传图像 强化散射特征 盲超分辨重建 生成对抗网络 
基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建
《电子科技》2025年第2期35-41,共7页郑方亮 王延年 廉继红 阮佩 
陕西省重点研发计划(2021GY-076);西安工程大学(柯桥)研究生创新学院研究生联合培养项目(19KQYB02)。
针对现有基于Swin Transformer图像超分辨模型未对人脸图像进行预处理导致最终超分辨结果不佳的问题,文中提出了基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建方法。该方法利用人脸解析图融合Swin Transformer模型对人脸图像进行...
关键词：图像超分辨 Swin Transformer 深度学习 条件先验 人脸超分辨 注意力机制 TRANSFORMER 图像处理 超分重建 
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 
用于单帧图像超分辨重建的自监督图像扩散模型被引量：1
《信号处理》2025年第2期359-369,共11页牛阿茜 孙瑾秋 朱宇 张艳宁 
国家自然科学基金(61871328);国家自然科学基金联合基金(U19B2037);陕西省自然科学基础研究项目(2021JCW-03)。
基于深度学习的方法在图像超分辨重建任务中已经取得了显著突破。它们成功的关键在于依赖大量成对的低分辨率和高分辨率图像来训练超分辨模型。然而,众所周知,获取如此大量一一对应的真实高-低分辨率图像对是一个具有挑战性的任务。且...
关键词：单帧图像超分辨 扩散模型 无监督图像超分辨 
面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
《中国铁道科学》2025年第1期200-211,共12页王增卿 谢征宇 姜忆玲 王佳丽 管岭 王力 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2024JBZY023)。
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络R...
关键词：铁路周界 远小目标 入侵检测 任务型视频超分辨重建 
基于A^(2)N改进的单图像超分辨重建网络
《激光与光电子学进展》2025年第2期411-419,共9页曹华梁 庄伟 
在单图像超分辨领域,对attention in attention network(A^(2)N)的研究表明,并非所有的注意力模块都对网络有益。因此在网络的设计中可将输入特征分成注意力分支和无注意力分支,再根据输入特征利用动态注意力模块自适应调整这两个分支...
关键词：超分辨 深度学习 感受野 卷积神经网络 
深度学习在荧光显微镜图像增强中的应用
《现代生物医学进展》2025年第2期394-400,共7页张彦丽 刘冰钰 孙梦依 李静 王文娟 
清华大学实验室创新基金项目(53100103524)。
传统荧光显微镜在分辨亚细胞结构方面面临衍射极限的挑战,难以有效分辨小于200纳米的结构,同时图像信噪比也有限。近年来,深度学习技术在显微镜图像处理领域展现出巨大的潜力,通过自动特征提取,不仅可以提高图像分辨率,还能显著改善图...
关键词：深度学习 荧光显微镜 图像增强 超分辨重建 神经网络 
深度残差频率自适应的DEM超分辨重建
《计算机系统应用》2024年第12期123-130,共8页李智杰 米德源 李昌华 张颉 董玮 
陕西省住房城乡建设科技计划(2020-K09);陕西省教育厅协同创新中心项目(23JY038)。
目前超分辨率重建技术运用于诸多场景,但对于数字高程模型(digital elevation model,DEM)的重建存在许多挑战,针对无法充分利用DEM复杂地形特征导致的细节缺失和失真问题,提出了深度残差频率自适应的DEM超分辨重建模型,由多个高低频特...
关键词：数字高程模型 残差网络 空洞空间金字塔池化 超分辨率重建 
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