基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法

对于重建图像存在的边缘失真和纹理细节信息模糊的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建方法。首先在底层特征提取层以三种插值方法和五种锐化方法进行多种预处理操作，并将只进行一次插值操作的图像和先进行一次插值后进行一次锐化的图像合并排列成三维矩阵；然后在非线性映射层将预处理后构成的三维特征映射作为深层残差网络的多通道输入，以获取更深层次的纹理细节信息；最后在重建层为减少图像重建时间在网络结构中引入亚像素卷积来完成图像重建操作。在多个常用数据集上的实验结果表明，与经典方法相比，所提方法重建图像的纹理细节信息和高频信息能得到更好的恢复，峰值信噪比（PSNR）平均增加0.23 dB，结构相似性（SSIM）平均增加0.0066。在保证图像重建时间的前提下，所提方法更好地保持重建图像的纹理细节并减少图像边缘失真，提升重建图像的性能。     

深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用

基于单幅图像的物体三维重建是计算机视觉领域的一个重要问题，近几十年来得到了广泛的关注.随着深度学习的不断发展，近年来基于单幅图像的物体三维重建取得了显著进展.本文对深度学习在基于单幅图像的物体三维重建领域的研究进展及具体应用进行了综述.首先介绍了基于单幅图像的三维重建的研究背景及其传统方法的研究现状，其次简要介绍了深度学习并详细综述了深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用，随后简要概述了三维物体重建的常用公共数据集，最后进行了分析与总结，指出了目前存在的问题及未来的研究方向.     

改进的卷积神经网络单幅图像超分辨率重建

针对经典的基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法网络较浅、提取的特征少、重建图像模糊等问题，提出了一种改进的卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法，设计了由密集残差网络和反卷积网络组成的新型深度卷积神经网络结构。原始低分辨率图像输入网络，利用密集残差学习网络获取更丰富的有效特征并加快特征梯度流动，其次通过反卷积层将图像特征上采样到目标图像大小，再利用密集残差学习高维特征，最后融合不同卷积核提取的特征得到最终的重建图像。在Set5和Set14数据集上进行了实验，并和Bicubic、K-SVD、SelfEx、SRCNN等经典重建方法进行了对比，重建出的图像在整体清晰度和边缘锐度方面更好，另外峰值信噪比（PSNR）平均分别提高了2.69?dB、1.68?dB、0.74?dB和0.61?dB。实验结果表明，该方法能够获取更丰富的细节信息，得到更好的视觉效果，达到了图像超分辨率的增强任务。     

基于CNN的轻量级神经网络单幅图像超分辨率研究

为了将低分辨率图像增强为高分辨率(HR)图像并最终得到超分辨率(SR)图像,提出了具有混合残差和密集连接结构的轻量级神经网络(LNN)来提高单幅图像超分辨率(SISR)性能,构建了层间SR-LNN(SR-ILLNN)和简化SR-LNN(SR-SLNN)两种LNN。SR-ILLNN采用基于部分卷积的填充方案来避免边界信息...     

基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述

单幅图像超分辨率(Single image super-resolution, SISR)重建是计算机视觉领域上的一个重要问题, 在安防视频监控、飞机航拍以及卫星遥感等方面具有重要的研究意义和应用价值. 近年来, 深度学习在图像分类、检测、识别等诸多领域中取得了突破性进展, 也推动着图像超分辨率重建技术的发展. 本文首先介绍单幅图像超分辨率重建的常用公共图像数据集; 然后, 重点阐述基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方向的创新与进展; 最后, 讨论了单幅图像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战, 并对未来的发展趋势进行了思考与展望.     

基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法

针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。     

全卷积神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

基于高斯模糊的CNN的单幅图像超分辨率重建算法

近几年卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建工作中取得了很大的进步,但是大部分基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨重建算法是建立在低分辨率图像由高分辨率图像通过双三次插值法下采样取得的前提下,当这个假设不成立时,图像重建的客观评价指标PSNR以及主观的视觉效果就会较差.针对此问题,提出一种基于高斯模糊的CNN的单幅图...     

融合感知损失的单幅雾霾图像深度估计

针对雾霾情况下室内外图像深度难以估计的问题,提出了融合感知损失函数的单幅雾霾图像深度估计方法.首先采用双尺度网络模型对雾霾图像进行粗提取,再结合底层特征进行局部细化;然后在上采样阶段使用多卷积核上采样方法,得到雾霾图像的预测深度图;最后将像素级损失函数与感知损失函数结合构造新的复合损失函数,对网络进行训练.在室内NYU...     

基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。     

基于卷积神经网络的色情图像检测

针对通常使用的色情图像检测方法中难以获取准确的色情图像特征的问题,提出一种以数据为导向基于深度卷积神经网络来获取图像特征的色情图像检测方法。对含色情内容和不含色情内容的图片数据集进行数据增强处理,接着使用Inception模块设计及建立卷积神经网络模型;使用批量随机梯度下降算法训练卷积神经网络获取色情图像特征;使用训练好的模型识别一张图像是否是色情图像。测试集检测正确率达到了99.06%,对比实验表明所设计的网络模型因其参数更少比其他模型更不易过拟合并比其他方法实现了更高的准确率。     

改进的基于卷积神经网络的图像超分辨率方法

图像超分辨率是计算机视觉领域的经典问题。使用深度神经网络来解决图像超分辨率的问题目前得到越来越多的研究学者的关注和青睐。为改善基于卷积神经网络的图像超分辨率方法的图像生成效果,提出一种改进的方法。在神经网络层中加深网络层数,并且针对加深网络可能出现的退化现象引入残差网络结构,并将图像上采样步骤放入网络中。实验表明,在与传统的插值法和原始的基于卷积神经网络方法的对比中,该优化方法生成的图像观感更加锐利清晰、细节丰富,而且无论在峰值信噪比和结构相似性上均有明显提高,验证了该方法的有效性。     

基于改进的多模态神经网络图像描述方法

图像描述是一项融合了自然语言处理和计算机视觉的综合任务,现有方法不仅存在描述性能不佳、缺失语义信息等问题,还存在模型结构与图像特征之间语义信息关联性不足的问题.针对这些问题,提出一种使用门控循环单元和卷积注意力模块进行优化的基于多模态神经网络的图像描述方法.为了验证方法的有效性,在MSCOCO2014数据集上进行实验对比,结果表明,改进方法在各项评价标准下的性能均优于原方法和其他经典算法,并且能够更好地处理图像里的关键信息和生成更加准确的图像描述句子.     

基于深度卷积神经网络的图像去雾算法

随着人们对图像的质量要求越来越高,相比于传统的去雾算法,人们发现用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对图像进行去雾处理可以达到更好的效果,可以更好地还原图像的轮廓和细节。通过研究CNN去雾的原理,提出一种通过深度卷积神经网络对图像进行去雾处理的模型。用该算法得到图像的高频信息与去雾前的低频信息相叠加,以得到清晰的图像。将该算法和基于模型和基于神经网络的去雾最新算法进行对比,实验结果表明,该算法在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和时间上都优于其他几种算法,并且在细节处理和图像纹理恢复上效果也更好。     

基于改进Inception卷积神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别风格变化大,而传统手写体数字识别的准确率又严重依赖于人工特征设计,一旦提取的特征不理想,识别效果就会收到非常大的影响。针对手写体识别正确率无法满足高精度的问题,设计一种高精度的手写体数字分类网络。首先使用连续非对称卷积提取图像的初步特征同时减少计算所需参数,其次使用深度可分离卷积改进Inception结构,并结合残差网络以防止梯度弥散,最后进行softmax分类。通过MNIST数据集实验,得到99.45%的识别率。为进一步提高网络识别率,在分类层使用支持向量机(SVM)代替传统卷积神经网络(CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.78%的识别率。结果表明,改进Inception结构能够获得更大的网络宽度,同时SVM对于CNN提取的特征的分类能力也有较好效果。     

改进的基于嵌入式SoC卷积神经网络识别模型

针对当前在FPGA上实现卷积神经网络模型时卷积计算消耗资源大,提高FPGA芯片性能代价较大等问题,提出一种改进的基于嵌入式SoC的优化设计方法。对卷积计算的实现方法和存储访问通道加以优化,以提高并行计算性能;将32位位宽的浮点数量化为16位定点数,加快前向传播的数据传输;结合硬件描述软件的高层次综合技术,将卷积神经网络映射到硬件平台成为一种同步数据流模型从而加快计算速度。通过实验证明,该方案较现有设计节约了89%的BRAM和72%的LUT,在工作频率为100 MHz的测试中,其处理速度比单独使用Cortex-A9的方案提升了42倍。     

基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体)。为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法。使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元组的得分,得分越低证明三元组越正确。实验采用数据集WN18RR、FB15K-237、FB15K分别进行链接预测和三元组分类实验。实验结果表明,与其他方法相比,该方法在Mean Rank和Hit@10指标上都取得了更好的实验结果,证明其可以有效提高三元组预测精度。     

基于残差密集网络的单幅图像超分辨率重建

随着数码相机、手机等电子设备的普及,每天都会产生大量的图像,但通常这些图像的分辨率比较低。针对单幅图像超分辨率(Single Image Super-Resolution,SISR)方法性能较低的问题,提出一种基于残差密集网络的单幅图像超分辨率重建方法。将浅层的卷积特征输入到残差密集块,获得全局和局部的特征;对图像进行超分辨率重建,得到清晰的高分辨率图像。为了验证该方法的有效性,在四个公共的数据集Set5、Set14、B100和Urban10上进行了定性和定量的实验。实验结果表明,该方法能够更好地恢复出高分辨率的图像。     

基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷识别

为对光学薄膜缺陷图像进行准确识别分类,提出一种基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷图像识别方法。为突出输入图像中的缺陷信息,采用改进的LBP算法对图像进行预处理。从三个方面对传统的卷积神经网络进行改进:为了解决单通道卷积神经网络对图像特征提取不充分的问题,构建双通道卷积神经网络;改进传统的ReLU激活函数,避免模型出现欠拟合现象;使用支持向量机(SVM)代替Softmax分类器,提高计算效率和准确率。光学薄膜缺陷图像仿真识别实验表明,所提方法分类平均准确率高达93.2%,训练时间为964 s,充分验证了所提方法的鲁棒性和有效性。