聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建

针对现有生成式对抗网络对单图像进行超分辨率重建时存在特征信息挖掘不足、算法复杂度高及训练不稳定的问题，提出一种聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建方法。首先，以聚合残差模块作为基本残差块构造生成器，降低计算复杂度，在每个残差块中引入具有三维权重的注意力模块作为网络主通道，在不引入其他参数情况下捕获更多的高频信息。其次，在鉴别器中采用谱归一化处理，对鉴别器网络参数进行限制，从而稳定训练过程。最后，采用拟合性更好的Swish激活函数，提高网络的特征提取能力。将鲁棒性更好的Charbonnier损失函数作为像素损失，同时加入正则化损失抑制图像噪点，提升图像的空间平滑性。实验结果表明，所提方法得到的四倍放大的超分辨率重建图像在Set5、Set14、BSD100三个公开数据集上的峰值信噪比平均值提高了1.54 dB，结构相似性平均值提高了0.0457，重建图像拥有更好的清晰度和更为丰富的高频细节。     

基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在信息恢复过程中存在特征提取不充分、重建高频细节能力不足等问题,在SRGAN的基础上提出了一种基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建算法(SRGAN-MCA)。首先,构建了一种基于坐标注意力机制的多尺度密集残差注意力模块来提取不同尺度的特征信息,以解决图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;其次,通过在网络判别器中嵌入谱归一化来约束判别器的Lipschitz常数,以增强网络训练的稳定性;最后添加了Charbonnier损失函数对SRGAN-MCA进行训练优化,以实现更高质量重建。在Set5、Set14、BSD100数据集上的实验结果表明,与SRGAN相比,2倍和4倍放大重建图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.35 dB、0.47 dB,结构相似性(SSIM)平均提高了0.005 4、0.016。     

基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建

消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题，深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能，提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大，在损失函数中对每一级的输出都进行约束，实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块，将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来，实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素，以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明，本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.     

基于生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建改进算法

为了获取包含更多高频感知信息与纹理细节信息的遥感重建图像，并解决超分辨率重建算法训练难和重建图像细节缺失的问题，提出一种融合多尺度感受野模块的生成对抗网络（GAN）遥感图像超分辨率重建算法。首先，使用多尺度卷积级联增强全局特征获取、去除GAN中的归一化层，提升网络训练效率去除伪影并降低计算复杂度；其次，利用多尺度感受野模块与密集残差模块作为生成网络的细节特征提取模块，提升网络重建质量获取更多细节纹理信息；最后，结合Charbonnier损失函数与全变分损失函数提升网络训练稳定性加速收敛。实验结果表明，所提算法在Kaggle、WHURS19、AID数据集上的平均检测结果较超分辨率GAN在峰值信噪比、结构相似性、特征相似性等方面分别高出约1.65 dB、约0.040(5.2%)、约0.010(1.1%)。     

基于混合残差密集网络的电路板红外图像超分重建北大核心CSCD

红外图像普遍存在分辨率低、细节模糊和视觉效果差的问题,使其难于直接应用在PCB故障诊断系统中。针对这一问题,本文提出了一种可充分利用红外图像层次特征的混合残差密集网络超分辨率重建算法。首先,使用卷积神经网络提取原始低分辨率图像的浅层特征信息;其次,设计多路径混合残差密集连接块,进一步提取更丰富的深层特征信息;最后,引入全局特征融合与残差学习自适应的学习并整合全局特征信息,应用转置卷积上采样完成红外图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文算法能够有效提高重建后红外图像分辨率,使细节信息得到改善、视觉效果得到提升。基于公共/自建数据集得到的重建后图像峰值信噪比和结构相似性指标分别达到42.17 dB/39.32 dB和0.9503/0.9466,优于文中列举的双三次内插法、SRCNN和ESPCN模型,重建性能得到明显提高。     

基于生成对抗网络的超声图像超分辨率重建

针对医学超声图像的分辨率低而导致视觉效果差的问题,使用基于神经网络的图像超分辨率(SR)重建方法提升医学超声图像的分辨率。采用针对自然图像超分辨率重建的生成对抗网络(SRGAN)作为基本方法,通过减少2个输入通道和删除1个残差块对该网络的结构进行更改,并且改进网络损失函数,新增模糊处理数据集,使该网络适应医学超声图像所具备的灰度图像、散斑纹理单一等特点,从而重建出放大4倍的边缘清晰没有伪影的医学超声图像。将改进SRGAN与原始SRGAN的结果相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别有1.792 dB和3.907%的提升;与传统双立方插值的结果相比,PSNR和SSIM分别有2.172 dB和8.732%的提升。     

基于增强型超分辨率生成对抗网络的文物图像色彩重建

针对书画文物的褪色和画面暗旧等问题,提出了一种基于增强型超分辨率生成对抗网络的文物图像色彩重建(Color Reconstruction of Cultural Relic Images Based on Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network, CR-ESRGAN)模型。该模型针对缺少成对图像的数据集问题,在双3次下采样的基础上提出了利用颜色迁移算法来生成逼真的暗旧、褪色的文物图像。同时改进了ESRGAN网络,在其生成网络中引入自注意力机制,以增强重建图像的纹理细节。在常用图像质量评价指标峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)/结构相似性(Structural Sililarity Index, SSIM)的基础上引入颜色评价指标CIEDE2000,以更加全面、客观地评价重建图像的质量。与现有几种超分辨率算法以及其文物图像色彩修复方法相比,视觉效果和图像质量有较高的提升。     

融合内外特征的图像超分辨率算法

针对单一先验知识不足以约束病态严重的图像超分辨率问题,本文提出了融合内外特征的图像超分辨率算法。针对图像的自相似性,通过采用基于内部特征的深度卷积网络学习来增强输入图像的细节纹理,去除超分辨率图像伪影;同时,使用基于外部图像的稀疏约束方法来学习图像结构信息,并结合高频残差字典来解决超分辨率重建中的高频信息缺失问题;最后通过卷积稀疏方法分别从基础层和细节层来融合内外特征的重建图像,以获得细节清晰、去伪影的超分辨率图像,进一步提高图像质量。与传统算法相比,本文算法在重建图像的纹理特征和质量上都得到了增强,且视觉效果与峰值信噪比较传统算法有所改善。     

基于主客观联合评价判据的红外超分辨率重建方法

在红外超分辨率成像应用中,提高主观视觉效果有着很现实的需求.当前基于深度学习的图像超分辨率重建方法大多以客观评价指标为损失函数进行训练和优化,主观评价方法因量化困难而难以应用,为此本文着重研究了主观评价和各种可量化的客观评价指标的相关性,发现相位一致性特征与主观评价结果关联度高.据此设计了基于主客观联合评价的损失函数,应用于红外图像超分辨率重建算法,实验表明,在保持客观质量评价的同时,更好地提高了图像的主观视觉效果.     

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。