期刊文献+
共找到2,510篇文章
< 1 2 126 >
每页显示 20 50 100
电影频道超高清节目视频质量优化 认领
1
作者 张雅彬 《现代电影技术》 2021年第2期33-37,共5页
超高清节目视频的色彩空间和动态范围(HDR)与高清/标清节目不同,如果要实现超高清与高清/标清节目制作的兼容,必须增加相关的处理节点来解决不同色彩空间和HDR带来的问题。本文主要针对电影频道超高清节目的特点,逐步分析在超高清节目... 超高清节目视频的色彩空间和动态范围(HDR)与高清/标清节目不同,如果要实现超高清与高清/标清节目制作的兼容,必须增加相关的处理节点来解决不同色彩空间和HDR带来的问题。本文主要针对电影频道超高清节目的特点,逐步分析在超高清节目制作过程如何优化视频质量,最大程度地提高电影频道超高清节目制作的视觉效果。 展开更多
关键词 高清 HDR 编码优化 分辨率 图像增强
在线阅读 下载PDF
构建智能实时网络,使能5G视频业务繁荣 认领
2
作者 吕达 郑清芳 《中兴通讯技术》 2021年第1期60-67,共8页
5G将促进视频业务的大繁荣,包括极大地改善现有的视频业务体验和催生新型的视频服务形态。为应对5G视频业务所面临的超低时延、高可靠及高体验质量等方面的挑战,中兴通讯提出构建智能实时视频网络(SmartRTN)的理念,并围绕这一理念,创新... 5G将促进视频业务的大繁荣,包括极大地改善现有的视频业务体验和催生新型的视频服务形态。为应对5G视频业务所面临的超低时延、高可靠及高体验质量等方面的挑战,中兴通讯提出构建智能实时视频网络(SmartRTN)的理念,并围绕这一理念,创新性地研发出一系列技术和方案,包括基于内容智能分析的低码高清视频编码技术、超低时延的网络传输、基于深度学习的内容处理与增强、结合边缘计算以及网络切片的组网方案和智能调度策略等。这些技术和方案被应用于视频业务端到端各个环节,有效地解决了困扰5G视频业务发展的技术瓶颈问题。 展开更多
关键词 低码高清 实时通信 分辨率 智能调度 体验质量
在线阅读 下载PDF
基于深度学习网络的医学核磁共振成像超分辨率重构实验 认领
3
作者 刘家奇 刘环宇 李君宝 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2021年第1期30-39,共10页
基于深度学习网络的医学核磁共振(MR)图像超分辨重建实验研究,提出并构建一个大规模的高质量用于MR图像超分辨的数据集,涵盖了头颅、膝盖、乳房以及头颈4个部位。通过数据质量筛选和不同低分辨率图像生成方式,在原始图像的高分辨率基础... 基于深度学习网络的医学核磁共振(MR)图像超分辨重建实验研究,提出并构建一个大规模的高质量用于MR图像超分辨的数据集,涵盖了头颅、膝盖、乳房以及头颈4个部位。通过数据质量筛选和不同低分辨率图像生成方式,在原始图像的高分辨率基础下,以×2、×3、×4的下采样尺度,原始MRI图像形成3种不同尺度下的MR图像数据集,同时给出不同部位超分辨难易程度分析。采用7个在自然图像的超分辨率领域中取得最好效果的深度学习网络,将它们迁移到MR图像中,学习低分辨率MR图像到高低分辨MR图像的映射关系,并对比分析这些深度学习网络在自然图像的超分辨效果。通过实验可以看出,深度学习网络在MR图像超分辨取得了比传统算法更好的效果,部分结果不亚于自然图像;不同部位的超分辨效果差异较大,难以以一个深度学习网络使不同部位均具有更好的超分辨效果。深度学习网络在MR图像超分辨将具有重要的应用价值和理论意义。 展开更多
关键词 核磁共振成像 深度学习 分辨率
在线阅读 免费下载
基于深度残差反投影注意力网络的图像超分辨率 认领
4
作者 胡高鹏 陈子鎏 +3 位作者 王晓明 张开放 黄增喜 杜亚军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1271-1276,共6页
针对多数单帧图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)重建方法存在的特征信息发掘不充分、特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定以及重建高分辨率(high resolution,HR)图像时存在重构误差等问题,提出了基于深度残差反投... 针对多数单帧图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)重建方法存在的特征信息发掘不充分、特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定以及重建高分辨率(high resolution,HR)图像时存在重构误差等问题,提出了基于深度残差反投影注意力网络的图像超分辨率(SR)算法。即利用残差学习的思想缓解训练难度和充分发掘图像的特征信息,并使用反投影学习机制学习高低分辨图像之间的相互依赖关系,此外引入了注意力机制动态分配各特征图以不同的注意力资源从而发掘更多的高频信息和学习特征图各通道之间的依赖关系。实验结果表明了所提方法相比于多数单帧图像超分辨率方法,不仅在客观指标方面得到了显著的提升,而且重建的预测图像也具有更加丰富的纹理信息。 展开更多
关键词 注意力机制 分辨率 反投影 残差学习 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合 认领
5
作者 周博 艾小猛 +2 位作者 方家琨 姚伟 文劲宇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1456-1467,共12页
随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全。针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考... 随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全。针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案。首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性。 展开更多
关键词 风电出力不确定性 经济调度 鲁棒优化 连续时间建模 分辨率
在线阅读 下载PDF
融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构 认领
6
作者 丁玉祥 卞维新 +1 位作者 接标 赵俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期230-236,共7页
对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算... 对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。 展开更多
关键词 分辨率 低秩矩阵恢复 字典学习 稀疏表示 邻域嵌入
在线阅读 下载PDF
基于超分辨率时延估计方法在室内定位应用研究 认领
7
作者 陈林 杨波 徐慧俊 《通信技术》 2021年第1期102-108,共7页
随着5G网络大规模部署,业务应用场景中80%以上发生在室内,而室内定位GPS信号弱,无法满足业务位置服务的需求,同时5G网络不断促进室内业务丰富发展,室内高精度定位需求越来越强烈。针对室内无线信道环境多径成分影响定位算法估计精度的问... 随着5G网络大规模部署,业务应用场景中80%以上发生在室内,而室内定位GPS信号弱,无法满足业务位置服务的需求,同时5G网络不断促进室内业务丰富发展,室内高精度定位需求越来越强烈。针对室内无线信道环境多径成分影响定位算法估计精度的问题,首先分析多径信道的信号模型,然后对比介绍两种可应用于室内定位的超分辨率时延估计算法(MUSIC和MP),并详细分析两种算法实现步骤和实现流程;最后,通过仿真性能对比验证,建议优选MP算法可满足高精度室内定位需求。 展开更多
关键词 5G 室内定位 分辨率 MP
在线阅读 下载PDF
基于注意力融合网络的视频超分辨率重建 认领
8
作者 卞鹏程 郑忠龙 +4 位作者 李明禄 何依然 王天翔 张大伟 陈丽媛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1012-1019,共8页
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一... 基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 展开更多
关键词 分辨率 注意力机制 特征融合 反向投影 视频重建
在线阅读 下载PDF
基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建算法 认领
9
作者 孙锐 章晗 +1 位作者 程志康 张旭东 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-13,共13页
针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法。该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,... 针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法。该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,加速网络的收敛。考虑到高质量的红外图像难以采集、数目不足的情况,将网络的训练分成两步:第一步使用自然图像来预训练网络模型,第二步利用迁移学习的知识,用较少数量的高质量红外图像对预训练的模型参数进行迁移微调,使模型对红外图像的重建效果更优。最后,加入多尺度细节滤波器来提升红外重建图像的视觉效果。在Set5、Set14数据集以及红外图像上的实验表明,融入通道注意力机制和残差学习方法,均能提升超分辨率重建的效果,迁移微调能很好地解决红外样本数量不足的问题,而多尺度细节提升滤波则能提升重建图像的细节,增大信息量。 展开更多
关键词 分辨率 红外图像 卷积神经网络 注意力 迁移学习
在线阅读 下载PDF
白细胞图像超分辨率重建研究 认领
10
作者 王伟 胡涛 +3 位作者 李欣蔚 沈思婉 姜小明 刘峻源 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期164-168,共5页
近年来,计算机视觉已成为各类学科领域研究的重点,逐渐被应用于各类科研场景。医务工作者在临床上做血常规检验时,经常会采用血细胞图像分析系统对镜下白细胞图像进行自动计数与分类。其中,白细胞图像质量影响着血细胞分析系统计数分类... 近年来,计算机视觉已成为各类学科领域研究的重点,逐渐被应用于各类科研场景。医务工作者在临床上做血常规检验时,经常会采用血细胞图像分析系统对镜下白细胞图像进行自动计数与分类。其中,白细胞图像质量影响着血细胞分析系统计数分类的效果。针对镜下白细胞图像细节模糊的问题,文中尝试引入超分辨率方法对图片进行优化,以达到使白细胞图像更清晰的目的。所提出的方法在现有生成对抗网络的超分辨率方法(Super-Resolution Generative Adversarial Network,SRGAN)的基础上,设计引入嵌套型残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)来改进网络结构,并对原有标准残差块中的批量规范化层进行删减,以提升网络性能,另外还对判别器的损失函数进行了改进。实验结果表明,该方法(SRGAN+)与3种插值法以及4种基于学习的超分辨率方法相比,在提高分辨率的同时,获得了图片细节更丰富、人眼视觉更优的图像。与SRGAN方法相比,改进算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-noise Ratio,PSNR)和结构相似度(Structural SIMilarity,SSIM)上分别有1.008 dB和1.07%的提高。 展开更多
关键词 白细胞图像 分辨率 生成对抗网络 嵌套型残差密集块
在线阅读 免费下载
基于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法研究 认领 被引量:2
11
作者 胡晓辉 张建国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期947-950,956共5页
针对现有卷积神经网络图像超分辨率复原算法中映射函数容易出现过学习、损失函数收敛性不足等问题,通过结合现有视觉识别算法和深度学习理论对其进行改进。首先将原有SRCNN层数从3层提高到13层,并提出一种自门控激活函数形式swish,代替... 针对现有卷积神经网络图像超分辨率复原算法中映射函数容易出现过学习、损失函数收敛性不足等问题,通过结合现有视觉识别算法和深度学习理论对其进行改进。首先将原有SRCNN层数从3层提高到13层,并提出一种自门控激活函数形式swish,代替以往网络模型常用的sigmoid、ReLU等激活函数,充分利用swish函数的优势,有效避免了过拟合问题,更好地学习利用低分辨率到高分辨率图像之间的映射关系指导图像重建;然后在传统网络损失函数中引入Newton-Raphson迭代法理论,进一步加快了收敛速度。最后通过实验证明了改进的卷积神经网络模型能够有效改善图像的清晰度,并在主观视觉效果和客观参数评价指标上有进一步提高。 展开更多
关键词 分辨率 分辨率 卷积神经网络 图像处理 复原
在线阅读 下载PDF
太赫兹超分辨率成像评述Ⅱ:实时成像 认领
12
作者 黄铁军 刘濮鲲 《微波学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期7-12,20,共7页
为提升成像速度和分辨率,实时太赫兹超分辨率成像方法近年来受到了越多越多的关注。基于此种成像手段构建的超透镜能突破衍射极限,在单次照射下得到微纳米级别分辨率的图像,推动了太赫兹成像的应用拓展。文中介绍了实时超分辨率成像的... 为提升成像速度和分辨率,实时太赫兹超分辨率成像方法近年来受到了越多越多的关注。基于此种成像手段构建的超透镜能突破衍射极限,在单次照射下得到微纳米级别分辨率的图像,推动了太赫兹成像的应用拓展。文中介绍了实时超分辨率成像的发展历程,总结了两种太赫兹频段实时超分辨率成像方法的基本原理、研究进展和存在的问题,包括基于金属周期结构和基于石墨烯结构的方法,最后对实时太赫兹超分辨率成像的发展作出展望。 展开更多
关键词 太赫兹成像 衍射极限 分辨率 透镜 实时成像
基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法 认领 被引量:2
13
作者 程文聪 史小康 +2 位作者 张文军 王志刚 邢平 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期307-316,共10页
提出一种基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法。利用深度学习的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,建立深度超分辨率模型提取不同分辨率数值模式降水产品间相对应的有效信息,从而将低分辨率数值模式降水产品利用提取的信... 提出一种基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法。利用深度学习的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,建立深度超分辨率模型提取不同分辨率数值模式降水产品间相对应的有效信息,从而将低分辨率数值模式降水产品利用提取的信息重构为高分辨率产品,继而通过构建多时次组合降尺度深度模型提取时间关联性进一步提升了重构准确性。基于欧洲中期天气预报中心不同尺度数值模式降水产品的实验表明所提方法能够比常用的双三次插值方法更有效地将低分辨率降水产品转换为对应的高分辨率产品。 展开更多
关键词 深度学习 分辨率 数值天气预报产品 降尺度方法
在线阅读 下载PDF
红外微扫超分成像系统设计应用研究 认领
14
作者 李霁 李桂芝 韩璐 《国外电子测量技术》 2020年第10期125-129,共5页
通过研究分析国内外经典的微扫超分红外图像采集方法、配准方法以及图像重建方法优缺点基础上,建立适用于测控系统和光学设备的红外微扫超分成像系统观测模型。实验装置选用像元尺寸为9.7μm、分辨率为1 280×1 024的PHTONIS XP相机... 通过研究分析国内外经典的微扫超分红外图像采集方法、配准方法以及图像重建方法优缺点基础上,建立适用于测控系统和光学设备的红外微扫超分成像系统观测模型。实验装置选用像元尺寸为9.7μm、分辨率为1 280×1 024的PHTONIS XP相机;焦距为75mm、F数为1.8的光学系统;Z200M高精度压电微扫平台和CCBU20高频控制器为光学平台的执行机构;非均匀插值法实现超分辨图像的重建,生成1幅2 560×2 048分辨率的图像,分辨率提高了4倍。通过仿真计算和实际拍摄比对两种方式,验证本系统可以有效提高的红外图像分辨率,有微扫描传递函数值MTF明显高于无微扫描。 展开更多
关键词 微扫描控制 分辨率 图像重建 光学测量
图像超分辨率重建SRGAN算法的探讨 认领
15
作者 王子扬 章义来 《福建电脑》 2020年第5期38-40,共3页
图像超分辨率增强的概念已经出现了很长时间,且已经在视频监控、医学影像等相关领域得到了广泛应用。从早期双三次插值的卷积神经网络到现在生成式对抗网络的图像超分辨率增强,不论是优化效果还是训练效率都得到很大提高。本文针对生成... 图像超分辨率增强的概念已经出现了很长时间,且已经在视频监控、医学影像等相关领域得到了广泛应用。从早期双三次插值的卷积神经网络到现在生成式对抗网络的图像超分辨率增强,不论是优化效果还是训练效率都得到很大提高。本文针对生成式对抗网络(SRGAN)算法,就下采样方式、GAN网络结构、损失函数和图像质量评价指标进行了分析讨论。 展开更多
关键词 图像重建 分辨率 深度学习 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
超分辨率下的部分重叠干扰抑制 认领
16
作者 马社祥 单李庆 孟鑫 《计算机仿真》 北大核心 2020年第3期156-160,共5页
在船舶自动识别系统中,波束形成算法在目标信号受到来向相近的部分重叠干扰时存在性能严重下降的问题。针对上述问题,提出一种超分辨率下的部分重叠干扰抑制算法。算法通过自回归模型预测的方法求解自回归系数,进而进行虚拟阵元扩展预处... 在船舶自动识别系统中,波束形成算法在目标信号受到来向相近的部分重叠干扰时存在性能严重下降的问题。针对上述问题,提出一种超分辨率下的部分重叠干扰抑制算法。算法通过自回归模型预测的方法求解自回归系数,进而进行虚拟阵元扩展预处理,并采用基于广义奇异值分解的波束形成算法完成目标信号的估计以及对部分重叠干扰的抑制,克服了上述场景下波束形成器在信号来向相近时性能较差的问题。仿真结果表明,所提算法通过结合阵列扩展与波束形成的特点,能够在不增加实际阵元的情况下较原阵列具备更高的分辨率。 展开更多
关键词 分辨率 自动识别系统 部分重叠信号 波束形成 虚拟阵元扩展
在线阅读 下载PDF
太赫兹超分辨率成像评述Ⅰ:非实时成像 认领
17
作者 刘濮鲲 黄铁军 《微波学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期1-8,共8页
作为太赫兹波最重要的应用之一,太赫兹成像技术在生物医疗、安防安检、无损检测和质量监控等方面都具有非常重要的应用前景。由于受衍射极限的限制,传统太赫兹成像技术的分辨率只能达到工作波长级别,还无法满足很多应用的需求。本文对... 作为太赫兹波最重要的应用之一,太赫兹成像技术在生物医疗、安防安检、无损检测和质量监控等方面都具有非常重要的应用前景。由于受衍射极限的限制,传统太赫兹成像技术的分辨率只能达到工作波长级别,还无法满足很多应用的需求。本文对几种非实时的太赫兹超分辨率成像手段进行了介绍,包括近场扫描显微成像、基于空间调制器的单探测器成像、基于时间反转的成像和基于空间频谱采样的成像,并对每一种成像手段的原理、发展过程及其优缺点进行了综述和讨论,最后对非实时太赫兹超分辨率成像的发展进行了展望。 展开更多
关键词 太赫兹成像 衍射极限 分辨率 非实时成像
用于超分辨率重建的深度网络递进学习方法 认领
18
作者 张毅锋 刘袁 +1 位作者 蒋程 程旭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期274-282,共9页
本文针对深度学习在单幅图像超分辨率方面难以恢复高频纹理细节的问题,提出了一种基于递进学习的超分辨率算法.该算法首先采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征,然后利用基于密度峰值的聚类方法实现对整个训练集的分类,其中每个训练子集具... 本文针对深度学习在单幅图像超分辨率方面难以恢复高频纹理细节的问题,提出了一种基于递进学习的超分辨率算法.该算法首先采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征,然后利用基于密度峰值的聚类方法实现对整个训练集的分类,其中每个训练子集具有相似的纹理复杂度.针对传统的递进学习方法会出现对已掌握知识"遗忘"的问题,本文根据网络模型在各个训练子集上的拟合情况,实时调整当前训练样本在各个子集上的概率分布,从而实现快速收敛,并获得更好的纹理细节复原效果.将本文提出的递进学习用于DRCN、VDSR、SRCNN等超分辨率网络的训练,实验结果表明超分辨率网络收敛速度得到提升,同时网络对复杂纹理等细节较多的图像也获得了较好的视觉恢复效果,峰值信噪比则平均获得0.158 dB、0.18 dB、0.092 dB的提升. 展开更多
关键词 分辨率 递进学习 共生矩阵 密度峰值
在线阅读 下载PDF
基于非局部通道注意力机制的单图像超分辨率方法 认领
19
作者 叶杨 蔡琼 杜晓标 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3618-3623,共6页
单图像超分辨率是一个不适定的问题,是指在给定模糊和低分辨率图像的情况下重建纹理图案。卷积神经网络(CNN)最近被引入超分辨率领域中,尽管当前研究通过设计CNN的结构和连接方式获得了出色的性能,但是忽略了可以使用边缘数据来训练更... 单图像超分辨率是一个不适定的问题,是指在给定模糊和低分辨率图像的情况下重建纹理图案。卷积神经网络(CNN)最近被引入超分辨率领域中,尽管当前研究通过设计CNN的结构和连接方式获得了出色的性能,但是忽略了可以使用边缘数据来训练更强大的模型,因此提出了一种基于边缘数据增强的方法,即单图像超分辨率的非局部通道注意力(NCA)方法。该方法可以充分利用训练数据并通过非局部通道注意力提高性能。所提方法不仅为设计网络提供了引导,而且也可以对超分辨率任务进行解释。非局部通道注意力网络(NCAN)模型由主分支和边缘增强分支组成,通过往模型里输入低分辨率图像并预测边缘数据,使主分支自注意力重建超分辨率图像。实验结果表明,在BSD100基准数据集上与二阶注意力网络(SAN)模型相比,NCAN在3倍放大因子下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提升了0.21 dB和0.009;在Set5、Set14等其他基准数据集上与深度残差通道注意力网络(RCAN)模型相比,NCAN在3倍和4倍放大因子下的PSNR和SSIM都取得了较为明显的提升。NCAN在可比参数方面性能超过了最新模型。 展开更多
关键词 分辨率 卷积神经网络 深度学习 图像重建 图像恢复
在线阅读 下载PDF
基于并行通道-空间注意力机制的腹部MRI影像多尺度超分辨率重建 认领
20
作者 樊帆 高媛 +1 位作者 秦品乐 王丽芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3624-3630,共7页
为了有效解决腹部磁共振成像(MRI)影像在超分辨率重建过程中因高频细节丢失引起的边界不明显、腹部器官显示不清晰以及单模型单尺度重建应用不方便等问题,提出了一种基于并行通道-空间注意力机制的多尺度超分辨率重建算法。首先,构造了... 为了有效解决腹部磁共振成像(MRI)影像在超分辨率重建过程中因高频细节丢失引起的边界不明显、腹部器官显示不清晰以及单模型单尺度重建应用不方便等问题,提出了一种基于并行通道-空间注意力机制的多尺度超分辨率重建算法。首先,构造了并行通道-空间注意力残差块,通过空间注意力模块获取图像重点区域与高频信息的相关性,通过通道注意力模块获取图像各通道对关键信息响应程度的权重,同时拓宽网络的特征提取层以增加流入注意力模块的特征信息;此外,添加了权重归一化层,保证了网络的训练效率;最后,在网络末端应用多尺度上采样层,增加了网络的灵活性和可用性。实验结果表明,相较深层残差通道注意力超分辨率网络(RCAN),所提算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.68 dB。所提算法有效提升了图像的重建质量。 展开更多
关键词 分辨率 注意力机制 神经网络 腹部磁共振成像影像 多尺度上采样
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 126 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈