融合注意力的生成式对抗网络单图像超分辨率重建

基于深度学习的单图像超分辨率重建方法已经比较完善,重建图像具有较高的客观评价值或具有较好的视觉效果,但是图像感知效果和客观评价值不能均衡提升.针对这一问题,提出一种融合注意力的生成式对抗网络单图像超分辨率重建方法.首先去掉残差网络中会破坏图像原本的对比度信息、影响图像生成质量的批归一层,其次是构造注意力卷积神经网络残差块,可有效地在特征映射中进行自适应特征细化,改善重建结果在大尺度因子下缺乏高频信息和纹理细节的问题,最后构造像素损失函数,使用鲁棒性较好的Charbonnier损失函数替代均方差损失函数,用总变差正则项平滑训练结果.实验结果表明,在4倍放大因子下,与其他方法在Set5、Set14、Urban100、BSDS100测试集上进行测试比较,本文方法峰值信噪比平均值提升2.88 dB,结构相似性平均值提升0.078.实验数据和效果图表明,该方法主观上具有丰富的细节,客观上具有较高的峰值信噪比值和结构相似性值,实现了视觉效果和客观评价指标值的均衡提升.     

基于深度卷积神经网络的红外图像超分辨率重建技术

由于器件及工艺等技术限制,红外图像分辨率相对可见光图像较低,存在细节纹理特征模糊等不足。对此,本文提出一种基于深度卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块,降低激活函数对信息流影响的同时加深网络,充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道-空间注意力模块,使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息,有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明,本文方法重建红外图像峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）优于传统的Bicubic插值法以及基于CNN的SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为×2和×4时,重建图像的平均PSNR值比传统Bicubic插值法分别提高了4.57 dB和3.37 dB。     

基于深度学习的图像超分辨率重建方法浅析

图像超分辨率是图像处理中一个经典问题,从低分辨率图像中恢复高分辨率图像的不确定性给问题的求解带来了极大的挑战。作为一个热门的应用领域,从问题提出至今,研究者们提出了许多的解决方法。随着科技进步和深度学习的发展,基于卷积神经网络等的深度学习方法应用于图像超分辨率重建,使得重建图像的质量得到了极大的提高。文章对基于深度学习的图像超分辨率重建的一些较为经典的方法进行了总结与探讨,分析了其中的优势与不足,并指出了目前方法中存在的问题和今后研究可以努力的方向。     

基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比（PSNR）结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。     

图像超分辨率重建研究综述

图像超分辨率重建（Super-resolution Reconstruction,SR）是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来,SR技术不断发展,在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上,全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法,重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述,并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.     

基于多特征门控反馈残差网络的超分辨率图像重建算法

针对超分辨率重建领域中低分辨率图像特征利用不充分的问题,文中基于反馈机制与注意力机制,提出了一种多特征门控反馈残差网络。该网络模型结构简单,以循环的方式实现了网络参数复用,可以有效地节省计算资源。此外,对网络迭代中的输出特征进行保留也可实现多特征融合。采用进一步的特征精炼模块将重建后的高分辨率图像特征进行特征提取,得到了更好的重建效果。在5种测试数据集上的实验结果表明,当缩放因子为4时,该网络的峰值信噪比分别为32.50 dB、28.83 dB、27.75 dB、26.65 dB和31.12 dB。与对比网络相比,文中所提算法的测试结果显著提升。     

基于MG-CG算法的图像超分辨率重建

提出一种基于多重网格(MG)和共扼梯度(CG)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用Tikhonov正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和CG算法的基础上,针对超分辨率重建中常见对称正定稀疏线性方程的求解,提出多重网格-共扼梯度(MG-CG)算法;详细讨论了MG-CG算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验结果表明该算法与MG、CG和Richardson迭代算法相比,具有更快的收敛速度.     

改进的超分辨率图像重建算法

针对超分辨率卷积神经网络(SRCNN)卷积层较少、训练时间长、不易收敛且表达和泛化能力受限等问题,提出了一种残差反卷积SRCNN(RD-SRCNN)算法.首先利用不同大小的卷积核进行卷积操作,以更好地提取低分辨率图像中的细节特征;然后将获取的图像特征输入由不同大小卷积核构成的卷积层和指数线性单元激活层组成的残差网络,并...     

基于压缩卷积神经网络的图像超分辨率算法

为了有效提高深度图像的分辨率,文中借鉴经典SqueezeNet网络结构,提出一种基于Fire Module的卷积神经网络模型。该算法实现了直接从低分辨率图像到高分辨率图像的映射和转化,其中Fire Module作为网络的非线性映射模块,在减少参数的同时可学习图像的深层特征。为了避免插值预处理,在网络的输出层引入反卷积层,实现3倍上采样和高分辨率图像的输出。实验表明,采用该基于Fire Module的卷积神经网络模型的反卷积算法得到的超分辨率图像细节更加丰富,客观指标PSNR值和SSIM值的评价也明显优于其他算法。     

基于DSP系统的超分辨率图像重建技术研究

由于航空光电设备造价与体积等的限制,需要在不改变航空光电设备硬件结构的前提下,获取尽可能清晰的图像或视频。文章提出了基于DSP图像处理系统的超分辨率重建方法,首先利用Fourier-Mellin变换法和Keren算法的联合优化算法进行运动估计;然后利用基于边缘保持的凸集投影简化方法进行超分辨率重建;最终结合DM642的特征,在不降低精度的前提下,对算法进行优化实现。该方法在不增加系统结构体积和成本的前提下,有效地提高了成像系统的分辨力,进而提高系统的目标识别能力。在以DM642为核心嵌入式图像处理平台中实现超分辨率重建实验,所采用的相机分辨率为720×576,整个重建的时间由传统的几分钟甚至几十分钟下降至20s左右。实验结果表明,用本文方法重建出的图像细节明显比单帧插值的图像清晰,图像的平均梯度和信息熵有了明显提高。     

基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法

室外拍摄图像由于受雾气、雾霾、沙尘等大气颗粒杂质的影响呈现出图像灰白化,而现有的图像去雾算法存在过度依赖先验信息、透射率计算不精确的问题。针对上述问题,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法。该算法基于大气散射模型实现了有雾图像的去雾,设计浅层提取、并行提取和深度融合共3个全卷积网络实现图像浅层特征与深层特征的融合,大幅提高了透射率图的准确性。去雾实验测试结果表明,文中所提出的算法对室外露天雾图具有良好的去雾效果,且去雾细节效果更加理想。     

基于深度网络的图像语义分割综述

图像语义分割不仅预测一幅图像中的不同类别,同时还定位不同语义类别的位置,具有重要的研究意义和应用价值.本文阐述了图像语义分割最新的研究成果和方法,从三个角度综述了基于深度卷积神经网络的图像语义分割模型,分别是基于候选区域模型、基于全卷积网络模型和基于弱监督学习的语义分割模型,对这三类模型的方法和结构进行了详细的研究和分析.并在PASCAL VOC 2012数据集上对一些代表性的语义分割算法的性能进行了比较分析.     

基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。     

基于改进Keren配准方法的超分辨率算法

提出一种基于边缘检测和Keren配准方法的自适应归一化卷积超分辨率重建算法。为了进一步提高低分辨率序列图像间的配准精度,该算法将边缘检测与Keren配准算法相结合。首先利用Roberts算子对图像序列进行边缘检测,然后利用基于简化四参数仿射变换模型的Keren改进算法求出边缘图像间的平移和旋转参数。仿真实验结果表明即使在含有噪声及大角度旋转情况下,相比Keren改进算法该算法配准精度得到了显著提高;其中采用Roberts算子相比其他传统算子可获得更高的配准精度。最后采用自适应归一化卷积超分辨率融合算法进行超分辨率重建,真实混叠图像序列的实验表明,基于提出的这种配准方法的超分辨率重建图像获得了很好的视觉效果和更高的分辨能力,具有良好的应用价值。