基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建

针对医学图像分辨率低导致视觉效果差的问题,提出一种基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建方法.使用生成对抗网络架构,由生成器重建高分辨率图像,再将生成器生成的高分辨率图像送入判别器判断真伪.通过实验验证了该方法的有效性,在视觉效果和数值结果上都有所提高.     

一种基于融合的单幅图像超分辨率重建

图像超分辨率重建是由一幅或者多幅低分辨率图像序列重建与之对应的高分辨率图像。高分辨率图像具有更高像素密度,可以提供更多的图像细节,这些细节往往在一些具体应用场景中起到关键性作用。针对单幅低分辨率重建超分辨率应用问题,提出了一种基于图像融合的方法,该方法选取两种或者两种以上利用生成对抗网络算法进行超分辨率图像的重建算法,然后对它们各自重建的图像进行图像融合。图像融合使用将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像。融合能利用两幅(或多幅)图像在时空上的相关性及信息上的互补性,可以使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰的描述,从而更有利于人眼的识别。借鉴了集成学习的思想,该文使用BasicSR、SRGAN和ESRGAN这三种超分辨率重建算法生成的超分辨率图像进行两两交叉融合进行仿真实验。实验结果表明,这种利用不同生成对抗网络重建的超分辨率图像进行融合简单有效,融合后的超分辨率图像质量在两个指标上PSNR和SSIM上总体优于融合前的图像质量。     

基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对如何恢复重建后超分辨率图像的纹理细节问题,提出基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建模型(SRAGAN).在SRAGAN中,基于自注意力机制和残差模块相结合的生成器用于将低分辨率图像变换为超分辨率图像,基于深度卷积网络构成的判别器试图区分重建后的超分辨率图像和真实超分辨率图像间的差异.在损失函数构造方面,一方面...     

基于深度学习的超分辨率图像重建研究综述

目前超分辨率图像重建技术是计算机视觉领域的研究热点,随着深度学习的发展,基于深度学习的超分辨率图像重建技术已经取得了一定的研究成果.论文回顾了典型的超分辨率图像重建的深度网络模型,对超分辨率图像重建的深度学习算法和网络结构进行介绍,比较分析了不同模型的优缺点,从本质上发现并提出了超分辨率图像重建的一些问题.在此基础上,提出了基于深度学习的超分辨率图像重建方法未来的研究趋势.     

增强壁画图像艺术性的超分辨率重建

针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像.以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像.采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构...     

使用VGG能量损失的单图像超分辨率重建

单幅图像的超分辨率重建（single image super-resolution,简称SR）是一项重要的图像合成任务.目前,在基于神经网络的SR任务中,常用的损失函数包括基于内容的重构损失和基于生成对抗网络（generative adversarial network,简称GAN）的对抗损失.但是,基于传统的GAN的超分辨率重建模型（SRGAN）在判别器接收高分辨率图像作为输入时,输出判别信号不稳定.为了缓解这个问题,在SRGAN以及常用的VGG重构损失框架上,设计了一个稳定的基于能量的辅助对抗损失,称为VGG能量损失.该能量损失使用重构损失中的VGG编码部分,针对VGG编码设计相应的解码器,构建一个U-Net自编码结构VGG-UAE,利用VGG-UAE的重构损失表示能量,并使用该能量函数为生成器提供梯度;基于追踪能量函数的思想,VGG-UAE使生成器生成的高分辨率样本追踪真实数据的能量流.实验部分验证了使用VGG能量损失将比使用传统的GAN损失可以生成更有效的高分辨率图像.     

基于反馈生成对抗网络的单图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈流的同时,自适应地选择有用的特征信息;利用相对平均最小二乘GAN(Ra LSGAN)损失引导模型获得更真实的图像。实验结果表明,与现有基于GAN的超分辨方法相比,该方法重建出的图像纹理更加逼真自然。     

基于注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建方法

针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法,其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理,并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题,提出一种基于注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法.该方法中生成器部分是通过注意力递归网络构成,其网络中还引入了密集残差块结构.首先,生成器利用自编码结构提取图像局部特征层信息,并提升分辨率;然后,通过判别器进行图像修正,最终将图像重建为高分辨率图像.实验结果表明,在多种面向峰值信噪比超分辨率评价方法的网络中,所设计的网络表现出了稳定的训练性能,改善了图像的视觉质量,同时具有较强的鲁棒性.     

基于球形矩匹配与特征判别的图像超分辨率重建

由于网络训练不稳定,基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率重建存在模式崩溃的现象。针对此问题,提出了一种基于球形几何矩匹配与特征判别的球面双判别器超分辨率重建网络SDSRGAN,通过引入几何矩匹配与高频特征判别来改善网络训练的稳定性。首先,生成器对图像提取特征并通过上采样生成重建图像;接着,球面判别器将图像特征映射至高维球面空间,充分利用特征数据的高阶统计信息;然后,在传统判别器的基础上增加特征判别器,提取图像高频特征,重建特征高频分量和结构分量两方面;最后,对生成器与双判别器进行博弈训练,提高生成器重建图像质量。实验结果表明,所提算法能有效收敛,其网络能够稳定训练,峰值信噪比（PSNR）为31.28 dB,结构相似性（SSIM）为0.872,而与双三次差值、超分辨率残差网络（SRResNet）、加速的卷积神经网络超分辨率（FSRCNN）、基于GAN的单图像超分辨率（SRGAN）和增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）算法相比,所提算法的重建图像具有更加逼真的结构纹理细节。所提算法为基于GAN的图像超分辨率研究提供了球形矩匹配与特征判别的双判别方法,在实际应用中可行且有效。     

基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对目前的图像超分辨率重建算法中存在的大尺度因子的重建效果较差、不同尺度的图像重建均需要单独训练等问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率重建算法.算法中的生成器使用金字塔结构实现多尺度的图像重建,从而以渐进上采样的方式降低了大尺度因子的学习难度,并在层与层之间使用密集连接加强特征传播,从而...     

混合阶通道注意力网络的单图像超分辨率重建

目前用于图像超分辨率重建的通道注意力机制存在注意力预测破坏每个通道和其权重的直接对应关系以及仅仅只考虑一阶或二阶通道注意力而没有综合考虑优势互补的问题,因此提出一种混合阶通道注意力网络的单图像超分辨率重建算法。首先,该网络框架利用局部跨通道相互作用策略将之前一、二阶通道注意力模型采用的升降维改为核为k的一维卷积。这样不仅使得通道注意力预测更直接准确,而且得到的模型相比之前的通道注意力模型更简单;同时,采用改进一、二阶通道注意力模型以综合利用不同阶通道注意力的优势,提高网络判别能力。在基准数据集上的实验结果表明,和现有的超分辨率算法相比,所提算法重建图像的纹理细节和高频信息能得到更好的恢复,且在Set5和BSD100数据集上感知指数（PI）分别平均提高0.3和0.1。这表明此网络能更准确地预测通道注意力并综合利用了不同阶通道注意力,一定程度上提升了性能。     

基于深度残差生成对抗网络的医学影像超分辨率算法

针对医学影像超分辨率重建过程中细节丢失导致的模糊问题,提出了一种基于深度残差生成对抗网络（GAN）的医学影像超分辨率算法。首先,算法包括生成器网络和判别器网络,生成器网络生成高分辨率图像,判别器网络辨别图像真伪。然后,通过设计生成器网络的上采样采用缩放卷积来削弱棋盘效应,并去掉标准残差块中的批量规范化层以优化网络;进一步增加判别器网络中特征图数量以加深网络等方面提高网络性能。最后,用生成损失和判别损失来不断优化网络,指导生成高质量的图像。实验结果表明,对比双线性内插、最近邻插值、双三次插值法、基于深度递归神经网络、基于生成对抗网络的超分辨率方法（SRGAN）,所提算法重建出了纹理更丰富、视觉更逼真的图像。相比SRGAN方法,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上有0.21 dB和0.32%的提升。所提算法为医学影像超分辨率的理论研究提供了深度残差生成对抗网络的方法,在其实际应用中可靠、有效。     

基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法

近几年,基于卷积神经网络（CNN）的单图像超分辨率（SR）重建方法成为了主流。通常情况下,重建模型的网络层数越深,提取的特征越多,重建效果越好;然而随着网络层数的加深,不仅会出现梯度消失的问题,还会显著增加参数量,增加训练的难度。针对以上问题,提出了一种基于密集Inception的单图像SR重建方法。该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征,全局采用简化后的密集网络,且仅构建每一个模块输出到重建层的路径,从而避免产生冗余数据来增加计算量。在放大倍数为4时,采用数据集Set5测试模型性能,结果显示与超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）相比,所提方法的结构相似性（SSIM）高了0.013 6;与基于多尺度残差网络的图像SR（MSRN）相比,SSIM高了0.002 9,模型参数量少了78%。实验结果表明,所提方法在保证模型的深度和宽度的情况下,显著减少了参数量,从而降低了训练的难度,而且取得了比对比方法更好的峰值信噪比（PSNR）和SSIM。     

基于生成对抗网络的文本图像联合超分辨率与去模糊方法

针对现有的超分辨率方法难以从模糊的低分辨率图像中重建出清晰的高分辨率图像的问题,提出了一种基于生成式对抗网络（GAN）的文本图像联合超分辨率与去模糊方法。首先,本方法聚焦于严重模糊的低分辨率文本图像,由上采样模块和去模糊模块两部分组成生成器网络;然后,通过上采样模块对输入图像上采样,生成模糊的超分辨率图像;进一步利用去模糊模块重建出清晰的超分辨率图像;最后,为了更好地恢复文本图像,引入了一个联合训练损失,包含超分辨率像素损失与去模糊像素损失、语义层的特征匹配损失以及对抗损失。在合成图像和真实图像上的大量实验结果表明,与现有的先进算法——单类GAN （SCGAN）相比,峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）和光学字符识别（OCR）精度分别提高了1.52 dB、0.011 5和13.2个百分点。所提方法能更好地处理真实场景下的退化文本图像,同时计算成本较低。     

基于多分辨率生成对抗网络的空间数据不确定性重建方法

在空间数据不确定性重建领域,多点统计法(MPS)得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响.通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络(GAN)模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法.该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方...     

基于深度学习的水下图像超分辨率重建方法

由于水体本身的特性以及水中悬浮颗粒对光的吸收和散射作用,水下图像普遍存在信噪比（SNR）低、分辨率低等一系列问题,但大部分方法传统处理方法包含图像增强、复原及重建,都依赖退化模型,并存在算法病态性问题。为进一步提高水下图像恢复算法的效果和效率,提出了一种改进的基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。该方法网络中引入了改良的密集块结构（IDB）,能在有效解决深度卷积神经网络梯度弥散问题的同时提高训练速度。该网络对经过配准的退化前后的水下图像进行训练,得到水下低分辨率图像和高分辨率图像之间的一个映射关系。实验结果表明,在基于自建的水下图像作为训练集上,较卷积神经网络的单帧图像超分辨率重建算法（SRCNN）,使用引入了改良的密集块结构（IDB）的深度卷积神经网络对水下图像进行重建,重建图像的峰值信噪比（PSNR）提升达到0.38 dB,结构相似度（SSIM）提升达到0.013,能有效地提高水下图像的重建质量。     

基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建

在基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建过程中,角点检测和插值是两个关键的技术。首先在SUSAN角点检测算法的基础上提出了改进算法,改进后的算法根据图块对比度的不同,在确定位于不同图块中的像素的USAN面积时采用了可变灰度阈值,可变灰度阈值的采用,使得检测出的角点分布更加均匀,而角点分布均匀则使得图像配准更加精确,有利于后期的重建工作。其次,提出了一种适合于超分辨率图像重建的插值算法：基于圆区域的自适应插值算法。该算法可以根据待插值点周围的灰度特征自适应决定插值策略,将线性插值、最邻近插值和中值插值法有机地结合在一起。大量的仿真实验证明了提出算法具有运算量小、图像重建后的效果出重,易于实现。     

深度学习在单图像三维模型重建的应用

针对基于单图像重建的三维模型具有高度不确定性问题,提出了一种基于深度图像估计、球面投影映射、三维对抗生成网络相结合的网络模型算法。首先,通过深度估计器得到输入图像的深度图像,这有利于对图像进一步的分析;其次,将得到的深度图像通过球面投影映射转换为三维模型;最后,利用三维对抗生成网络对重建的三维模型的真实性进行判断,建立更逼真的三维模型。理论分析和仿真实验表明,与学习先验知识生成三维模型的算法LVP相比,所提模型在真实三维模型与重建三维模型的交并比（IoU）上提高了20.1%,倒角距离（CD）缩小了13.2%。实验结果表明,所提模型在单视图三维模型重建中具有良好的泛化能力。