基于反馈网络的磁共振图像超分辨率重建研究

针对磁共振图像超分辨率重建算法存在的边缘信息丢失和运动伪影等问题,本文提出一种基于反馈网络的磁共振图像超分辨重建方法.采用反馈路径构成网络结构,在所提出的重建算法中,将输入图像进行上采样和下采样操作,提取图像特征,并对提取的特征进行融合后与输入图像一起进行局部循环训练,同时通过残差和卷积操作,重建超分辨率图像.为了更加...     

基于残差连接卷积神经网络的图像超分辨率重构

针对基于卷积神经网络超分辨率重构算法中存在的感受野较小、梯度信息易丢失与网络收敛较慢等问题,提出了基于残差连接卷积神经网络的图像超分辨率重构算法。通过在低分辨率空间进行图像的超分辨率重构,减少了图像预处理过程,降低了网络复杂度。利用局部和全局残差连接,对卷积网络结构和亚像素采样层进行改进,局部残差促进了网络中信息的流动,全局残差使网络只学习图像残差信息,减少了网络冗余。通过增加网络深度扩大了感受野,使网络学习到更多的重建信息。实验结果表明:本文算法的PSNR和SSIM值相较于其他算法有不同程度的提升。     

结合注意力机制的人脸超分辨率重建

因受成像设备限制,得到的人脸图像分辨率通常较低,针对此问题提出了一种将生成对抗网络和注意力机制相结合的方法,来对人脸图像进行多尺度超分辨率重建。将深度残差网络和深度神经网络分别作为生成器和判别器,并将注意力模块与深度残差网络中的残差块相结合,重建出与高分辨率图像高度相似且难以被判别器区分的超分辨率人脸图像。实验结果证明,所提出的方法能够有效地提升人脸图像的分辨率,同时也证明了注意力机制在图像细节信息重建中的重要作用。     

双通道单图像超分辨率卷积神经网络

基于残差与稠密结构的卷积神经网络的单张图像的超分辨率(SISR)方法显著地提升了重建的性能,然而残差网络侧重于特征的复用,而稠密连接可以实现对新特征的探索,为了结合两者的优势,本文设计了一种双通道图像超分辨率深度卷积神经网络,将特征映射在第三维度上分割成两条路径,一条以残差的形式进行连接,另一条以稠密的方式进行跳跃连接。同时,在网络末端引入解卷积层来放大特征映射,显著加速了计算,并且直接从低分辨率图像到高分辨率图像之间进行端到端的映射。评估结果表明,本文方案取得了比当前绝大多数网络模型更高的峰值信噪比(PSNR)。     

一种基于双段深度残差卷积网的强噪声超分辨率重建算法

受强噪声污染的图像经过现有降噪算法降噪后,往往很难恢复出图像的细节,导致图像分辨率不高,严重影响图像后期的应用,所以研究受强噪声污染图像的高清细节恢复算法具有重要意义。提出了一种基于双段深度残差卷积网的强噪声超分辨率重建算法,该算法设计了一种双段深度残差卷积网,前后段深度残差卷积网的结构完全相同,前段深度残差卷积网用于降噪,后段深度残差卷积网用于超分辨率重建。结果表明,提出的算法可以很好地适用于强噪声的图像降噪,不仅能获得更高的峰值信噪比与结构相似度,而且能获得更好的图像细节恢复、改善图像的视觉效果,具有较好的实用性。     

一种对称残差CNN的图像超分辨率重建方法

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法具有很高的重建性能。但该类方法存在网络参数多、训练难度大,梯度消失和网络退化等问题。针对这些问题,提出一种基于对称残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。通过将对称融入到残差块中,采用对称连接实现局部特征融合,提取尽可能多的有价值特征;残差块外采用跳跃连接实现全局特征融合,以提高图像的重建质量。该方法使用峰值信噪比和结构相似度作为评价指标,在Set5、Set14和BSD100标准数据集上进行2倍、3倍和4倍因子重建后的结果大部分优于比较方法,平均峰值信噪比和结构相似度值较比较方法均有提高。实验结果表明,该方法重建的图像纹理更清晰,细节更丰富,具有较好的主观视觉效果。     

高质量轻量级超分辨率重建网络模型的设计

针对图像超分辨率重建领域中目前大多数轻量级卷积神经网络采用单调的局部或全局连接方式,层间联系弱导致分层特征未能充分利用,而密集网络又存在大量的特征冗余及计算量和内存占用过大等问题,设计了一个轻量级的卷积神经网络,以实现图像超分辨率重建,在保证重建质量的基础上,尽可能减少网络参数和计算复杂度.该方法在残差网络的基础上,提...     

双路多尺度残差网络的图像超分辨率重建

针对传统单幅图像超分辨率重建方法出现的边缘特征模糊问题,提出了一种双路多尺度残差网络(BMRN)的重建方法.首先直接对低分辨率图像进行特征提取,较大程度保留特征信息;再构建多个独立的双路多尺度残差网络提取高频信息,其中残差连接的引入可以有效解决网络加深导致的梯度消失问题,双路多尺度结构可以相互补充卷积中的尺度信息,改善...     

基于非对称U型金字塔重建的轻量级人脸超分辨率网络

为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务中模型复杂并难以实际应用的问题,提出一种轻量级人脸超分辨率网络.利用残差编码块构成的编码结构进行特征提取,在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率.为降低解码块中上采样操作的参数量,采用基于分辨率选择的非一致通道扩宽策略.为避免增加分支,通过热图损失引入人脸先验知识....     

一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法

针对现有卷积神经网络在超分辨率重建的图像上存在部分细节特征不够突出、边缘模糊等问题,在现有模型三大模块的基础上对映射模块及损失函数进行细致剖析,提出了一种多映射卷积神经网络的超分辨率重建算法．该算法通过构建多映射网络,极大地丰富了图像在聚合高分辨图像时的特征维度．同时在重建模块的卷积层后引入全变分正则项,结合误差反向传播算法,可有效地对解空间约束,从而提取出精确、有效的特征,丰富重建图像的细节信息．在常用数据集上的实验结果表明,该算法生成的网络模型获得了更好的超分辨率结果,主观视觉评价和客观衡量指标有一定的改进,有效地提高了图像的分辨率．     

基于多尺度特征映射网络的图像超分辨率重建

针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建（SRCNN）方法存在的重建网络浅、特征利用率低以及重建图像模糊等问题,提出基于多尺度特征映射网络的图像超分辨率重建方法. 多尺度特征映射网络通过学习低分辨率（LR）特征与高分辨率（HR）特征之间的映射关系,将多个尺度的LR特征映射到HR特征空间,通过特征融合来提高重建过程中对特征的利用率;该方法定义了结合逐像素损失、感知损失和对抗损失的联合损失函数,从低频内容、图像边缘和局部纹理等方面均衡提升重建图像质量. 对数据集Set5、Set14和BSD100的图片4倍下采样后进行测试,与当前主流方法进行比较和分析. 实验证明,基于生成对抗的多尺度特征映射网络在提高图像感知质量方面表现优秀,重建的图像具有更加清晰的边缘和纹理,在客观评价上具有较好的评分.     

超分辨率人脸图像重构识别

为了解决单幅低分辨率人脸图像重构问题,提出了基于线性物体类理论重构超分辨率人脸图像的新方法。首先利用ICA和PCA提取不同分辨率人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的分辨率转换矩阵重构其相对应的超分辨率人脸图像,实验表明该算法与传统的算法相比重构出的人脸图像质量和识别率都有了很大的提高。     

基于空间通道注意力机制的渐进式图像超分辨重建算法

目前在单帧图像超分辨率(SISR)研究领域中,一些深度网络在重构阶段通过简单级联、通道注意、空间注意等方式,利用中间特征来提高图像重构效果,但是它们通常只注意到其中一个方向.为此,文章研究了一种新的注意力,即基于空间特征变换(SFT)的空间通道注意力,并提出了基于SFT的空间通道注意力机制重构的渐进式网络算法.该算法多...     

基于双路径残差网络的虹膜图像超分辨率重建

低分辨率虹膜图像所含有效信息较少,实际应用到虹膜识别中会影响识别精度,而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异,提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构,设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征,并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验,并与主流重建算法进行了比较,发现重建的图像结构清晰,纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明,该算法的等错误率均为最优,重建图像具有良好的识别效果。     

3维大脑核磁共振图像隐私信息剔除方法

在神经影像研究中,患者的面部特征有时可以通过三维表面重建技术从影像中复原,这使患者身份隐私信息泄漏存在潜在可能。为了解决这一问题,文中提出一种自动化面部特征剔除算法,从海量多模态大脑核磁共振影像数据中自动剔除患者身份相关的面部特征信息。该方法基于一种新提出的多分辨分层特征向量匹配方法来准确定位三维影像中的解剖学点标记,并通这种匹配方法从多模态磁共振影像中确定患者面部特征相关的解剖结构的空间位置,并以此估计出一个最优三维剔除平面来剔除病人面部特征信息。最后,通过实验验证了该方法的有用性和可靠性。     

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机（GS-SVM）中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.     

基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.