生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建

生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能有效利用图像序列间的时间-空间相关性的问题,提出了一种基于生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建方法（M-GANs）。首先,对低分辨率图像序列进行运动补偿;其次,使用权值表示卷积层对运动补偿后的图像序列进行权值转换计算;最后,将其输入生成式对抗重建网络,输出重建后的高分辨率图像。实验结果表明:文中方法在主观及客观评价中均优于当前代表性的超分辨率重建方法。     

基于迁移学习的红外图像超分辨率方法研究

针对红外图像空间分辨率低、成像质量不高的问题,提出了基于迁移学习的红外图像超分辨率方法。该方法以基于卷积神经网络的自然图像超分辨率方法为基础进行改进:增加网络的层数进行更深层次的学习训练,串联多层小的卷积核使其能够利用更多的图像信息,以“相差图”为目标进行训练,减小网络训练时间,提升网络收敛速度;利用迁移学习知识,再以少量高质量红外图像为目标样本,对自然图像超分辨率的网络进行二次训练,将网络权重经过微调后迁移应用到红外图像的超分辨率上。实验结果表明:基于卷积神经网络的超分辨率方法能够有效迁移应用到红外图像的超分辨率上,且改进后的网络具有更好的自然及红外图像的超分辨率性能,验证了本文所提方法的有效性及优越性。     

多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建

由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先,该方法设计了多级跳线连接的残差块,在多级跳线连接的残差块基础上构造了多级跳线连接的深度残差网络,解决相邻卷积层的特性信息缺乏关联性的问题;然后,使用随机梯度下降法(SGD)以可调节的学习率策略对多级跳线连接的深度残差网络进行训练,得到该网络超分辨率重建模型;最后,将低分辨率图像输入到多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建模型中,通过多级跳线连接的残差块得到预测的残差特征值,再将残差图像和低分辨率图像组合在一起转化为高分辨率图像。该文方法与bicubic, A+, SRCNN, FSRCNN和ESPCN算法在Set5和Set14测试集上进行了对比测试,在视觉效果和评价指标数值上该方法都优于其它对比算法。     

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。     

基于聚类和高斯过程回归的超分辨率重建

在样本学习的思想框架下,针对图像超分辨率问题的研究,提出了数据聚类和高斯过程回归相结合的解决方法.使用K-means对数据进行聚类,在各类中利用高斯过程回归对样本库中高低分辨率图像之间的对应关系进行学习.根据得到的学习模型对需要处理的低分辨率图像所对应的高分辨率图像进行预测,有效地利用了高低分辨率图像之间的统计特性.实验结果表明该方法可以较好地改善超分辨率重建效果.     

基于生成对抗网络的单帧红外图像超分辨算法

高分辨率红外图像的获取受到了硬件性能的限制,利用信号处理的方法实现红外图像的超分辨率重建可以有效地提高红外图像的分辨率.将基于深度学习的超分辨方法应用于红外图像,实现了单帧红外图像的超分辨率重建,获得了更好的评价结果.通过引入对抗训练的思想,以及添加基于判别网络的损失函数分量,提高了放大倍数的同时,获得更好的高频细节恢复,图像边缘锐化,避免了超分辨率红外图像过于模糊.     

基于GNR先验的电力设备热成像超分辨率方法

电力设备红外图像在电力设备状态监测、故障识别等方面发挥着重要作用。针对红外图像应用时存在的分辨率低,清晰度不足的问题,本文提出一种基于图像梯度范数比（Gradient Norm-ratio, GNR）先验约束的压缩感知电力设备红外图像超分辨率方法。通过分析电力设备红外图像在不同采样比时重建图像高频信息的变化规律,将GNR先验引入传统压缩感知超分辨率模型中。并针对改进后的模型设计了有效的求解算法,通过半二次分裂方法引入辅助变量,对不同变量交替迭代求解,实现红外图像超分辨率重建。仿真实验结果验证了GNR先验信息的引入,有利于超分辨率算法取得更好的重建效果。与现有经典超分辨率方法相比,本文方法重建图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标上都有了较好的提升。     

基于改进生成对抗网络的红外图像超分辨率重建

由于硬件成本和拍摄条件等限制,很难直接获取高分辨率红外图像。生成对抗网络可以实现红外图像的超分辨率重建,但仍存在训练不稳定,训练时不收敛等不足。针对这些问题,本文使用Wasserstein距离代替KL散度,结合图像间的欧式距离构造新的损失函数,优化原有网络结构和算法流程,使网络更准确地学习低分辨率图像与重建图像的对应特征映射关系,网络训练更加稳定。实验结果表明,重建图像的边缘过渡平缓,目标细节得到有效保证,并获得了更好的客观评价结果。     

面向图像超分辨率的紧凑型多径卷积神经网络算法研究

为改善单帧图像分辨率退化问题,减少网络参数,本文提出一种基于紧凑型多径结构卷积神经网络的图像超分辨率重构算法。本文算法采用多径结构模型充分使用低分辨率图像信息,并利用残差学习策略学习低分辨率和高分辨率图像间残差信息以重建高分辨率图像。当卷积核数量有限时,含有ReLU的网络重构性能表现不佳,因此引入最大特征图激活函数,增强网络泛化能力,使网络结构更加紧凑,以捕捉具有竞争性特征,完成图像超分辨率重构。实验结果表明,本文方法具有良好的重构能力,图像清晰度和边缘锐度明显提高,在客观评价和主观视觉效果方面优于当前主流的超分辨率重构方法。为便携式高性能超分辨率重构奠定理论基础。      

基于自训练字典学习的单幅图像的超分辨率重建

针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于自训练字典学习的超分辨率重建算法。首先根据图像的退化模型,对输入的低分辨率图像进行降质处理,然后利用K-SVD方法训练字典,获得重建所需要的先验知识,最后根据先验知识重建高分辨率图像。仿真实验的结果表明,利用该方法获得的高分辨率图像在视觉效果和客观评价上均优于传统方法,同时算法的时间效率也有很大的提升。