基于残差网络的双路径图像超分辨率重建算法

深度卷积神经网络为图像超分辨率领域的快速发展做出了巨大的贡献。然而,一些算法基本上没有充分利用图像的低频信息,因此导致性能相对较低。为了解决上述问题,故提出了一种基于残差网络的双路径图像超分辨率重建算法,通过去除残差模块中的批归一化层以及引入通道注意力机制,同时将多尺度块MSB作为跳层并将自适应亚像素重建层作为上采样模块以更好地恢复图像细节信息。实验结果表明,该算法具有良好的性能,能增强图像的重建能力。     

基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法

图像超分辨率一直是底层视觉领域的研究热点,现有基于卷积神经网络的方法直接利用传统网络模型,未对图像超分辨率属于回归问题这一本质进行优化,其网络学习能力较弱,训练时间较长,重建图像的质量仍有提升空间。针对这些问题,本文提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法,该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理,再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象,使用残差学习降低网络复杂度,同时避免了因网络过深导致的网络退化问题。在Set5、Set14等测试集中,本文算法的PSNR、SSIM、IFC三项评价指标皆优于FSRCNN,重建图像的视觉效果同样验证了本文算法出色的性能。     

基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建

针对盲超分辨率重建中特征提取不准确且重建图像不够自然的问题,提出了一种基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建算法,设计了小残差组融合退化感知和序列残差相结合作为所提算法的主干网络,进一步构建了对称的增强型多尺度残差模块,并且在图像重建部分,将瓶颈注意力模块与像素重组上采样模块级联,强调图像的多维元素,最后进行了全局残差连接。实验表明,与当前代表性算法DASR相比,该算法在Set14×2上的PSNR和SSIM分别提高0.145 dB、0.001 4,在Set14×3/4上PSNR分别提高1.898 dB、0.252 dB,且在五个标准测试集上与几种当前流行的图像超分辨率算法相比取得了更好的性能。     

基于融合网络的医学图像超分辨率研究

为提高医学图像分辨率，提出一种将FSRCNN算法与DRN算法融合的超分辨率重建的方法。算法将FSRCNN算法的五层卷积网络融入到DRN算法中，融合的模型进行了两方面改进处理：1)在下采样过程中将反卷积层置于特征提取层前面；2)在上采样过程中使用RCAN残差网络代替RCAB残差网络。实验结果表明，提出的算法在PSNR和SSIM方面均高于现有的主流算法，重建图像的纹理更加清晰，便于医生进行临床诊断。     

多尺度自适应上采样的图像超分辨率重建算法

针对现有基于卷积神经网络的图像超分辨率重建网络中存在的训练难以收敛、无法适配多个放大系数和无法进行非整数放大系数上采样的问题,提出了一种基于多尺度和分而治之思想的自适应上采样图像超分辨率重建算法。该算法通过改进后的多尺度通道注意力特征提取模块对低分辨率图像进行多尺度特征提取以生成不同尺度下的特征图,再将其输入瓶颈层实现全局特征融合,使用基于分而治之的自适应上采样模块获得超分辨率图像,从而解决了不同放大系数的适配问题和非整数放大系数的上采样问题。在对比实验中,该算法在不使用任何初始化方法时仍然具有良好的收敛性。在整数放大系数下,该算法的图像重建性能超过当前主流的超分辨率网络,PSNR和SSIM性能相比MRFN分别提升了0.34 dB和0.039 1。在非整数放大系数下,其PSNR性能相比双三次插值方法平均提升1.24 dB,且不需要对每一个放大系数都进行训练。     

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.     

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。     

改进的生成对抗网络图像超分辨率重建

近年来,生成对抗网络在约束图像生成方面表现出了较好的潜力,使其适用于图像超分辨率重建。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法存在的特征信息利用率低的问题,基于生成对抗网络框架,提出了残差密集生成对抗网络的超分辨率重建算法。该算法定义生成器网络、判别器网络,通过构建残差密集网络作为生成器网络及PatchGAN作为判别器网络,以解决基于卷积神经网络的超分辨率算法中特征信息利用率低以及生成对抗网络收敛慢的问题。该重建算法在Set5等标准数据集上与主流的超分辨率重建算法进行对比,实验表明,该算法能够有效地提高特征信息利用率,较好地恢复低分辨率图像的细节信息,提高图像重建的质量。     

基于残差神经网络的图像超分辨率改进算法

为更有效地提升图像的超分辨率（SR）效果,提出了一种多阶段级联残差卷积神经网络模型。首先,该模型采用了两阶段超分辨率图像重建方法先重建2倍超分辨率图像,再重建4倍超分辨率图像;其次,第一阶段与第二阶段皆使用残差层和跳层结构预测出高分辨率空间的纹理信息,由反卷积层分别重建出2倍与4倍大小的超分辨率图像;最后,以两阶段的结果分别构建多任务损失函数,利用第一阶段的损失指导第二阶段的损失,从而提高网络的训练速度,加强网络学习中的监督指导。实验结果表明,与bilinear算法、bicubic算法、基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）算法和加速的超分辨率卷积神经网络（FSRCNN）算法相比,所提模型能更好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度平滑,获得更高的峰值信噪比（PSNR）和平均结构相似度（MSSIM）。     

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CNN和Resblock的图像超分辨率重建算法

针对现有的SRCNN算法网络训练时间太长、重建性能不佳、运行速度较慢的问题,提出了一种新的图像超分辨率重建算法,基于卷积神经网络以低分辨率的图像作为网络输入,利用卷积操作学习图像的高阶表示,通过反卷积操作进行上采样重建图像,同时在网络中加入残差结构,使得整个网络能够更好地收敛。在Set5、Set14、BSD200测试集上的实验结果表明,相比双三次插值法Bicubic、SRCNN等方法,所提方法对图像的超分辨率重建效果更好,运行速度有很大的提升,且网络的收敛速度更快。     

基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法

近年来，卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建SISR任务中展现出良好的效果，已成为该领域内应用最广泛的算法，但该算法未能有效弱化一对多的病态问题和减小重建图像解空间范围，因此对图像重建质量提升的效果越来越有限，目前已面临瓶颈问题，很难有较大的性能提升。为有效减小重建图像的解空间，提升重建图像性能，提出了基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法，通过模型设计，将图像退化和重建过程设计为一个可逆变换过程，有效约束了图像解空间，可逆卷积结构的应用使算法获得最合适的通道排布规则，从而有效提升了模型性能。在主流数据集上的实验结果表明，提出的算法相对于现有的SISR算法在图像重建精度上有了极大的提升，获得了最佳的PSNR和SSIM。     

基于深度可分离卷积和宽残差网络的医学影像超分辨率重建

为提高医学影像超分辨率的重建质量,提出了一种基于深度可分离卷积的宽残差超分辨率神经网络算法。首先,利用深度可分离卷积改进网络的残差块,扩宽残差块中卷积层的通道,将更多的特征信息传入了激活函数,使得网络中浅层低级图像特征更容易地传播到高层,提高了医学影像超分辨率的重建质量;然后,采用组归一化的方法训练网络,将卷积层的通道维度划分为组,在每个组内计算归一化的均值和方差,使得网络训练过程更快地收敛,解决了深度可分离卷积扩宽通道数导致网络训练难度增加的问题,同时网络表现出更好的性能。实验结果表明,对比传统的最近邻插值、双三次插值超分辨率算法,以及基于稀疏表达的超分辨率算法,所提算法重建出的医学影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。对比基于卷积神经网络的超分辨率算法,基于宽残差超分辨率神经网络算法和生成对抗网络超分辨率算法,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上有显著的提升。     

基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建

针对肺部X-ray图像在超分辨率重建过程中出现的肺部边缘不清晰以及器官纹理模糊等问题，提出一种基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建方法。将注意力机制嵌入残差块中构建网络基本块，在加速网络收敛的同时，使网络更加关注图像的边缘纹理特征；设计多尺度特征融合模块进行特征提取，保证结构信息的完整性；通过多级残差学习加速网络训练，并允许构建更深层次的网络；融合上采样图像与Bicubic图像完成最终重建，弥补特征提取过程中的特征损失。实验结果表明，所提出模型的PSNR、SSIM均高于现有算法，且重建出的图像具备更加丰富的细节和清晰的边缘。     

图像超分辨率重建的循环两级残差网络

针对当前基于深度学习图像超分辨率重建方法模型规模大、重建效率低等问题，提出了一种能够获得性能和网络规模优越平衡的图像超分辨率重建网络。首先，利用局部更宽残差块结构，设计了两级残差特征提取模块；然后，以该模块为基础，使用特征图循环传递的方式来构造深层特征提取网络，这可以使得多个网络层共享参数，提高了网络的效率；最后，改进了以往惯常使用的上采样方法，为了弥补分辨率扩张带来高频信息的损失，采用多尺度联合学习的机制构建上采样模块。实验结果表明，与相同类型网络相比，本文方法在维持网络规模较低时，获得了优秀的性能指标和视觉效果。     

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。     

基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法

针对单通道图像超分辨率方法难以同时实现快速的收敛性能以及高质量的纹理细节恢复的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法。首先,网络分为深层通道和浅层通道,深层通道用于提取图像的详细纹理信息,浅层通道用于恢复图像的总体轮廓。然后,深层通道利用残差学习的优势,加深网络并降低模型参数规模,消除因网络过深导致的网络退化问题,构造长短期记忆块消除由反卷积层造成的伪影现象和噪声,采用多尺度方式,提取图像不同尺度的纹理信息,而浅层通道只需负责恢复图像主要轮廓。最后,融合两通道损失对网络不断优化,指导网络生成高分辨率图像。实验结果表明,相比基于深层和浅层卷积神经网络的端到端图像超分辨率算法（EEDS）,所提算法收敛更迅速,图像边缘和纹理重建效果明显提升,其峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）在Set5数据集上平均提高了0.15 dB、0.0031,在和Set14数据集上平均提高了0.18 dB、0.0035。     

基于递归残差网络的图像超分辨率重建

深度卷积神经网络在单图像超分辨率重建方面取得了卓越成就,但其良好表现通常以巨大的参数数量为代价.本文提出一种简洁紧凑型递归残差网络结构,该网络通过局部残差学习减轻训练深层网络的困难,引入递归结构保证增加深度的同时控制模型参数数量,采用可调梯度裁剪方法防止产生梯度消失/梯度爆炸,使用反卷积层在网络末端直接上采样图像到超分辨率输出图像.基准测试表明,本文在重建出同等质量超分辨率图像的前提下,参数数量及计算复杂度分别仅为VDSR方法的1/10和1/（2n2）.     

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。