残差卷积注意网络的图像超分辨率重建

针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法。构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通道注意力机制,增强高频信息通道的表征能力。引入卷积注意块的特征提取结构,减少高频图像细节信息的丢失。在网络的重建层,引入全局跳远连接结构,进一步丰富重建的高分辨率图像信息的流动。实验结果表明,所提算法在Set5等基准数据集上的PSNR、SSIM比其他基于深度卷积神经网络的方法均明显提升,验证了提出方法的有效性与先进性。     

融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型

针对公共场所监控图像中低分辨率人脸图像利用现有人脸识别系统识别准确率低的问题,提出了融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型,用该模型对低分辨率人脸图像进行预处理后再进行识别可大大提升识别准确率.该模型将面部先验结构信息嵌入到生成对抗网络模型中,再采用残差空间注意力激活算法突出空间位置中携带高频信息的特征,最后使用多阶特征融合算法充分利用不同尺度的特征,防止携带高频信息的人脸特征在网络传播中丢失.实验结果表明,重建出的超分辨率人脸图像具有更多的面部细节特征,大大提高了对低分辨率人脸图像的识别准确率,并且与其他5种模型相比,新模型具有较低的耗时和较少的参数.     

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

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。     

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

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。     

矿井图像超分辨率重建研究

受井下粉尘大、照度低等环境影响,矿井图像存在分辨率低、细节模糊等问题,现有的图像超分辨率重建算法应用于矿井图像时,难以获取不同尺度图像信息、网络参数过大而影响重建速度,且重建图像易出现细节丢失、边缘轮廓模糊、伪影等问题。提出了一种基于多尺度密集通道注意力超分辨率生成对抗网络（SRGAN）的矿井图像超分辨率重建算法。设计了多尺度密集通道注意力残差块替代SRGAN原有的残差块,采用2路并行且卷积核大小不同的密集连接块,可充分获取图像特征;融入高效通道注意力模块,加强对高频信息的关注度;采用深度可分离卷积对网络进行轻量化,抑制网络参数的增加;利用纹理损失约束网络训练,避免网络加深时产生伪影。在井下数据集和公共数据集上对提出的矿井图像超分辨率重建算法和经典超分辨率重建算法BICUBIC,SRCNN,SRRESNET,SRGAN进行实验,结果表明：所提算法在主客观评价上总体优于对比算法,网络参数较SRGAN减少了2.54%,峰值信噪比与结构相似度较经典算法指标均值分别提高了0.764 dB和0.053 58,能更好地关注图像的纹理、轮廓等细节信息,重建图像更符合人眼视觉。     

基于双并行残差网络的遥感图像超分辨率重建

当面对目标地物尺寸差异性较大、复杂性较高的遥感图像时,图像超分辨率重建算法的重建效果较差.因此,文中提出双并行轻量级残差注意力网络,提高遥感图像重建效果.首先,提出多尺度浅层特征提取块,融合不同感受野的特征信息,解决遥感图像目标地物尺寸差异较大的问题.再设计基于非对称卷积和注意力机制的轻量级残差注意力块,既降低参数规模,又获取更多高频信息.然后,设计含有不同卷积核的并行网络框架,用于融合不同尺度的感受野.此外,多个残差块中使用跳跃连接融合不同阶段特征,增加信息复用性.最后,通过对比实验验证文中网络在遥感图像上具有较优的重建效果.     

基于特征图注意力机制的图像超分辨率重建

图像超分辨率重建中的高频分量通常包含较多轮廓、纹理等细节信息,为更好地处理特征图中的高频分量与低频分量,实现自适应调整信道特征,提出一种基于特征图注意力机制的图像超分辨重建网络模型。利用特征提取块提取原始低分辨率图像中的特征信息,基于多个结合特征图注意力机制的信息提取块,通过特征信道之间的相互依赖性自适应调整信道特征,以恢复更多细节信息。在此基础上利用重建模块重建出不同尺度的高分辨率图像。在Set5数据集上的实验结果表明,与基于双三次插值的重建模型相比,该模型能够有效提升图像的视觉效果,且峰值信噪比与结构相似度分别提高了3.92 dB和0.056。     

基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题, 提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建. 该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息, 增强跨通道信息融合能力; 然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射, 提升网络的早期重建能力; 最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用, 从而融合不同深度的特征信息进行图像重建. 对图像进行×2 ~ ×8超分辨率的实验结果表明, 本方法的重建图像质量在主观感受和客观评价指标上均优于现有图像超分辨率重建方法, 超分辨率倍数大时重建性能相比更优秀.     

基于对偶回归和注意力机制的图像超分辨率重建网络

针对单幅图像超分辨率(single image super-resolution, SISR)重建算法存在低分辨率图像(LR)到高分辨率图像(HR)的映射学习具有不适定性,深层神经网络收敛慢且缺乏对高频信息的学习能力以及在深层神经网络传播过程中图像特征信息存在丢失的问题.本文提出了基于对偶回归和残差注意力机制的图像超分辨率重建网络.首先,通过对偶回归约束映射空间.其次,融合通道和空间注意力机制构造了残差注意力模块(RCSAB),加快模型收敛速度的同时,有效增强了对高频信息的学习.最后,融入密集特征融合模块,增强了特征信息流动性.在Set5、Set14、BSD100、Urban100四种基准数据集上与目前主流的单幅图像超分辨率算法进行对比,实验结果表明该方法无论是在客观质量评价指标还是主观视觉效果均优于对比算法.     

回环结构与PAM结合的双目图像超分辨率网络

双目图像第二视点为图像超分辨率重建网络提供更多的细节信息,为更充分利用双目图像的互补信息,提出一种基于深度学习的回环结构与视差注意力模块（PAM）相结合的双目图像超分辨率重建网络。该网络特征提取模块由MJR-ASPP+构成的回环结构与扩张残差块交替级联而成,回环结构中混合跳跃式残差（MJR）能聚合网络中不同深度的信息,改进空洞空间金字塔池化块（ASPP+）用于提取图像多尺度特征,扩张残差块融合多级特征的同时有效去噪;引入视差注意力模块获取双目图像中的全局对应关系,集成图像对的有用信息;通过亚像素层重建出超分辨率左（右）图,并将FReLU用于整个网络中提高捕获空间相关性效率。该网络在Middlebury、KITTI2012、KITTI2015和Flickr1024四个公开数据集中都取得了优异结果,实验结果表明该网络具有更好的超分辨率性能。     

基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建

本文针对现有光学遥感图像超分辨率重建模型对感受野尺度关注不足和对特征通道信息提取不充分带来的问题, 提出了一种基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建模型. 该重建模型基于深度残差网络结构, 在网络的高频分支中设计了多个级联的多尺度特征和坐标注意力模块 (multi-scale feature & coordinate attention block, MFCAB), 对输入的低分辨率光学遥感图像的高频特征进行充分发掘: 首先, 在MFCAB模块中引入Inception子模块, 使用不同尺度的卷积核捕捉不同感受野下的空间特征; 其次, 在Inception子模块后增加坐标注意力子模块, 同时关注通道与坐标两个维度, 以获得更好的通道注意力效果; 最后, 对各MFCAB模块提取的特征进行多路径融合, 实现多重多尺度空间信息与通道注意信息的有效融合. 本文模型在NWPU4500数据集上2倍、3倍放大中PSNR值达到34.73 dB和30.12 dB, 较EDSR分别提升0.66 dB和0.01 dB, 在AID1600数据集上2倍、3倍、4倍放大中PSNR值达到34.71 dB、30.58 dB、28.44 dB, 较EDSR分别提升0.09 dB、0.03 dB、0.04 dB. 实验结果表明, 该模型在光学遥感图像数据集上的重建效果优于主流的图像超分辨率重建模型.     

基于注意力机制与特征融合的图像超分辨率重建

目前多数利用卷积神经网络进行图像超分辨率重建的方法忽视对自然图像固有属性的捕捉,并且仅在单一尺度下提取特征。针对该问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的网络结构。利用注意力机制融合图像的非局部信息和二阶特征,提高网络的特征表达能力,同时使用不同尺度的卷积核提取图像的不同尺度信息,以保存多尺度完整的信息特征。实验结果表明,该方法重建图像的客观评价指标和视觉效果均优于Bicubic、SRCNN、SCN和LapSRN方法。     

基于多尺度融合的图像超分辨率重建北大核心CSCD

针对卷积神经网络在图像超分辨率重建任务上忽视提取多尺度特征的问题,提出了一种多尺度融合网络结构。该模型从不同空间尺寸的特征图中提取高频和低频特征,并引入注意力机制,能够自适应地调整不同通道和空间区域的权重。同时,利用不同尺寸的卷积核捕捉多尺度特征,以更好地恢复图像高频细节。在多个基准数据集上进行实验,结果表明,该模型在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果上均优于其他几种先进的图像超分辨率重建模型。     

基于并联卷积与残差网络的图像超分辨率重建

现有的图像超分辨率重建算法可以改善图像整体视觉效果或者提升重建图像的客观评价值,然而对图像感知效果和客观评价值的均衡提升效果不佳,且重建图像缺乏高频信息,导致纹理模糊。针对上述问题,提出了一种基于并联卷积与残差网络的图像超分辨率重建算法。首先,以并联结构为整体框架,在并联结构上采用不同卷积组合来丰富特征信息,并加入跳跃连接来进一步丰富特征信息并融合输出,从而提取更多的高频信息。其次,引入自适应残差网络以补充信息并优化网络性能。最后,采用感知损失来提升恢复后图像的整体质量。实验结果表明,相较于超分辨率卷积神经网络（SRCNN）、深度超分辨率重建网络（VDSR）和超分辨率生成对抗网络（SRGAN）等算法,所提算法在重建图像上有更好的表现,其放大效果图的细节纹理更清晰。在客观评价上,所提算法在4倍重建时的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）相较于SRGAN分别平均提升了0.25 dB和0.019。     

融合多尺度信息和混合注意力的遥感图像重建

针对使用单一尺寸的卷积核重建遥感图像效果较差的问题,提出了融合多尺度信息和混合注意力的遥感图像重建模型。模型使用两种不同的多尺度特征提取块,能有效提取不同感受野下的特征图中的高频和低频特征,并通过混合注意力机制自适应地调整多尺度特征的权重,利用重建模块重建高清遥感图像。在放大因子为2时,在NWPU-RESISC45和UCMerced-LandUse两个测试集上得到的PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性)分别为37.720 4 dB、37.999 6 dB和0.962 1、0.965 4,均优于DSSR、IRN和MPSR等先进的遥感图像超分辨率重建的模型,证明了所设计模型的有效性和鲁棒性。     

改进型轻量级GAN的红外图像超分辨率方法

红外图像超分辨率是图像超分辨率重建的子领域,基于深度学习的方法侧重于研究色彩和纹理丰富的RGB图像重建,对于像素分布均匀、对比度低、高频细节特征丢失的红外图像提取特征效率低.本文采用生成对抗网络(GAN)针对红外图像提出了一种能重建细节纹理超分辨率方法,用轻量级注意力残差块(Lightweight attention residual block, LARB)构建生成器网络,以低成本、高效率提取到红外图像的像素特征信息;结合特征激活前的感知损失、Huber损失和Wasserstein距离使模型稳定收敛,减少图像重建后伪影的产生;引入近红外图像数据集与红外特征图线性灰度变换使模型学习更多纹理特征以修复高频细节.实验结果显示,在PSNR的比较中,本文的模型在生成器参数(Params)仅有542K情况下大幅领先于参数为1518K的SRGAN;在部分测试数据集中SSIM高于参数为16697K的ESRGAN,表明了方法的有效性.     

基于深度残差反投影注意力网络的图像超分辨率

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。     

面向安防监控场景的低分辨率人脸识别算法研究

针对安防监控场景中获取的人脸图像质量不佳、细节信息丢失导致的人脸识别准确率低下的问题,提出一种基于超分辨率重建的低分辨率人脸识别算法。该算法包括超分辨率重建和人脸识别两个子网络,分别实现低分辨率人脸图像的超分辨率重建和人脸特征的提取。首先通过增加超分辨率重建子网络激活函数前的特征图数量实现广泛激活,保证信息流的有效传递,重建出包含更多细节信息的高分辨率人脸图像;然后在训练时结合图像内容损失和身份损失,在重建图像的同时保留更多身份信息,使得提取到的人脸特征具有更强的辨别性。实验结果表明,该算法提升了低分辨率人脸识别的准确率,在监控人脸数据集QMUL-SurFace上的性能优于传统算法。     

全局注意力门控残差记忆网络的图像超分重建

目的 随着深度卷积神经网络的兴起,图像超分重建算法在精度与速度方面均取得长足进展。然而,目前多数超分重建方法需要较深的网络才能取得良好性能,不仅训练难度大,而且到网络末端浅层特征信息容易丢失,难以充分捕获对超分重建起关键作用的高频细节信息。为此,本文融合多尺度特征充分挖掘超分重建所需的高频细节信息,提出了一种全局注意力门控残差记忆网络。方法 在网络前端特征提取部分,利用单层卷积提取浅层特征信息。在网络主体非线性映射部分,级联一组递归的残差记忆模块,每个模块融合多个递归的多尺度残差单元和一个全局注意力门控模块来输出具备多层级信息的特征表征。在网络末端,并联多尺度特征并通过像素重组机制实现高质量的图像放大。结果 本文分别在图像超分重建的5个基准测试数据集（Set5、Set14、B100、Urban100和Manga109）上进行评估,在评估指标峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）上相比当前先进的网络模型均获得更优性能,尤其在Manga109测试数据集上本文算法取得的PSNR结果达到39.19 dB,相比当前先进的轻量型算法AWSRN（adaptive weighted super-resolution network）提高0.32 dB。结论 本文网络模型在对低分图像进行超分重建时,能够联合学习网络多层级、多尺度特征,充分挖掘图像高频信息,获得高质量的重建结果。     

分层特征融合网络航拍图像超分辨率重建

基于深度学习的图像超分辨率网络模型复杂度高,特征利用率较低,尤其是应用在复杂拍摄环境中的图像超分辨率重建,由于特征损失严重,最终重建的效果也较差。针对以上问题,提出分层特征融合图像超分辨率网络。引入对称式的分层结构,以增强不同层次图像特征的融合;使用更为密集的残差连接结构,减少局部残差损失,同时缓解梯度消失和梯度爆炸问题;在每个残差块中加入注意力机制,增强网络对图像高频信息的敏感度。为了验证算法在复杂环境中的效果,将模型应用于高空航拍图像超分辨率重建中。实验结果表明,所提算法相比于EDSR算法,在14个不同航拍图像环境中,尤其是复杂场景下的重建,平均PSNR提高了0.31?dB,效果显著。