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。     

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。     

基于轻量密集神经网络的医学图像超分辨率重建算法

医学图像的清晰与否直接影响临床诊断。由于成像设备与环境因素的限制,往往不能直接获得高分辨率的图像,且大多数智能终端的硬件并不适合运行大规模深度神经网络模型,因此提出一种拥有较少的层和参数的轻量密集神经网络模型。首先,网络中使用密集块和跳层结构进行全局和局部图像特征学习,并将更多特征信息传入激活函数,从而使网络中浅层低级的图像特征更容易传播到高层,由此提高医学图像超分辨率重建的质量;然后,采用分阶段方法训练网络,并以双任务损失加强网络学习中的监督指导,从而解决高倍图像超分辨率重建导致的网络训练难度增加的问题。实验结果表明,与最近邻（NN）插值、双线性插值、双立方插值、基于卷积神经网络（CNN）的算法以及基于残差神经网络的算法相比,所提模型能更好地重建出医学图像的纹理细节,获得更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,在训练速度和硬件消耗方面均取得了良好的效果,具有较高的实用价值。     

基于多通道注意力机制的图像超分辨率重建网络

针对现有的图像超分辨率重建方法存在生成图像纹理扭曲、细节模糊等问题,提出了一种基于多通道注意力机制的图像超分辨率重建网络。首先,该网络中的纹理提取模块通过设计多通道注意力机制并结合一维卷积实现跨通道的信息交互,以关注重要特征信息;然后,该网络中的纹理恢复模块引入密集残差块来尽可能恢复部分高频纹理细节,从而提升模型性能并产生优质重建图像。所提网络不仅能够有效提升图像的视觉效果,而且在基准数据集CUFED5上的结果表明所提网络与经典的基于卷积神经网络的超分辨率重建（SRCNN）方法相比,峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了1.76 dB和0.062。实验结果表明,所提网络可提高纹理迁移的准确性,并有效提升生成图像的质量。     

融合感知损失的生成式对抗超分辨率算法

目的 现有的基于深度学习的单帧图像超分辨率重建算法大多采用均方误差损失作为目标优化函数,以期获得较高的图像评价指标,然而重建出的图像高频信息丢失严重、纹理边缘模糊,难以满足主观视觉感受的需求。同时,现有的深度模型往往通过加深网络的方式来获得更好的重建效果,导致梯度消失问题的产生,训练难度增加。为了解决上述问题,本文提出融合感知损失的超分辨率重建算法,通过构建以生成对抗网络为主体框架的残差网络模型,提高了对低分率图像的特征重构能力,高度还原图像缺失的高频语义信息。方法 本文算法模型包含生成器子网络和判别器子网络两个模块。生成器模块主要由包含稠密残差块的特征金字塔构成,每个稠密残差块的卷积层滤波器大小均为3×3。通过递进式提取图像不同尺度的高频特征完成生成器模块的重建任务。判别器模块通过在多层前馈神经网络中引入微步幅卷积和全局平均池化,有效地学习到生成器重建图像的数据分布规律,进而判断生成图像的真实性,并将判别结果反馈给生成器。最后,算法对融合了感知损失的目标函数进行优化,完成网络参数的更新。结果 本文利用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）两个指标作为客观评价标准,在Set5和Set14数据集上测得4倍重建后的峰值信噪比分别为31.72 dB和28.34 dB,结构相似度分别为0.892 4和0.785 6,与其他方法相比提升明显。结论 结合感知损失的生成式对抗超分辨率重建算法准确恢复了图像的纹理细节,能够重建出视觉上舒适的高分辨率图像。     

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,从而有效避免了梯度弥散问题。算法中使用马尔可夫判别器将输入数据映射为结果矩阵,并在训练的过程中引导生成器关注图像的局部特征,从而丰富了重建图像的细节。实验结果表明：在Set5等基准数据集上分别进行放大2倍、4倍、8倍的图像重建时,所提算法的平均峰值信噪比（PSNR）分别达到了33.97 dB、29.15 dB、25.43 dB,平均结构相似性（SSIM）分别达到了0.924、0.840、0.667,相比用于超分辨率重建的卷积神经网络（SRCNN）、深度拉普拉斯金字塔超分辨率重建网络（LapSRN）、用于超分辨率重建的生成对抗式网络（SRGAN）等其他算法有较大提升,且其重建的图像在主观视觉上保留了更多生动的纹理和小颗粒细节。     

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建

单幅图像超分辨率（Super Resolution，SR）重建，是计算机视觉领域的一个经典问题，其目的在于从一个低分辨率图像得到一个高分辨率图像。目前的卷积神经网络重建算法只有三层结构，浅层结构在处理内部结构复杂的数据时，会出现表征能力不足的问题，因此提出了一个基于特征转移的八层卷积神经网络结构来实现图像超分辨率重建。针对不同的测试集，提出的卷积神经网络模型取得了更佳的超分辨率结果，不管是在主观视觉上还是在客观评价指标上均有明显改善，把数据集图像放大3倍时，对于不同算法的对比图像，该算法的峰值信噪比最高，而且在清晰度方面尤其是图像纹理边缘得到了增强。实验结果证明了基于迁移转移的八层卷积神经网络对图像超分辨率重建的有效性，且网络的收敛速度更快，在精细度方面具有更高的优势。     

基于混合深度卷积网络的图像超分辨率重建

针对传统图像超分辨率重建方法存在的重建图像模糊、噪声量大、视觉感差等问题,提出了一种基于混合深度卷积网络的图像超分辨率重建方法。首先,在上采样阶段将低分辨率图像放缩至指定大小;然后,在特征提取阶段提取低分辨率图像的初始特征;接着,将提取到的初始特征送入卷积编解码结构进行图像特征去噪;最后,在重建层用空洞卷积进行高维特征提取与运算,重建出高分辨率图像,并且使用残差学习快速优化网络,在降低噪声的同时,使重建图像的清晰度及视觉效果更优。在Set14数据集放大尺度×4的基准下,将所提方法与双三次插值（Bicubic）、锚定邻域回归（A+）、超分辨卷积神经网络（SRCNN）、极深度超分辨网络（VDSR）、编解码网络（REDNet）等超分辨率重建方法进行对比。在超分辨实验中,所提方法与对比方法比较,峰值信噪比（PSNR）分别提升了2.73 dB、1.41 dB、1.24 dB、0.72 dB和1.15 dB,结构相似性（SSIM）分别提高了0.067 3,0.020 9,0.019 7,0.002 6和0.004 6。实验结果表明,混合深度卷积网络能够有效地对图像进行超分辨率重建。     

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。     

基于结构自相似性和形变块特征的单幅图像超分辨率算法

针对单幅图像超分辨率（SR）复原样本资源不足和抗噪性差的问题，提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先，该方法通过构建尺度模型，尽可能地扩展搜索空间，克服单幅图像超分辨率训练样本不足的缺陷；接着，通过样例块的几何形变提升了局限性的内部字典大小；最后，为了提升重建图片的抗噪性，利用组稀疏学习字典来重建图像。实验结果表明：与Bicubic、稀疏字典学习（ScSR）算法和基于卷积神经网络的超分辨率（SRCNN）等优秀字典学习算法相比，所提算法可以得到主观视觉效果更为清晰和客观评价更高的超分辨率图像，峰值信噪比（PSNR）平均约提升了0.35 dB。另外所提算法通过几何形变的方式扩展了字典规模和搜索的准确性，在算法时间消耗上平均约减少了80 s。     

基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法

针对深层网络架构的图像超分辨率重建任务中存在网络参数多、计算复杂度高等问题,提出了一种基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法.首先,构建一个残差网络对低分辨率图像与高分辨率图像之间的高频残差信息进行重建,以减少冗余信息的深层网络传输过程,提高重建效率;然后,通过特征收缩层对提取的低分辨率特征图进行降维,从而以较少的网络...     

Image super resolution model enabled by wavelet lifting with optimized deep convolutional neural network

This paper plans to develop an intelligent super resolution model with the linkage of Wavelet lifting scheme and Deep learning algorithm. Before initiating the resolution procedure, the entire HR images are converted into Low Resolution (LR) images using bicubic interpolation-based downsampling and upsampling. Further, the Wavelet lifting scheme helps to generate the four subbands of each image like LR wavelet Sub-Bands for LR images, and High Resolution (HR) wavelet Sub-Bands for HR images. The residual image is generated by taking the difference between the LR wavelet Sub-Bands and HR wavelet Sub-Bands images. The proposed model involves two main phases: Training phase and Testing. The training phase trains the residual image of all images by Deep Convolutional Neural Network with LR wavelet Sub-Bands as input and residual image as target. On the other hand, in testing phase, the LR wavelet Sub-Bands query image is subjected to Deep Convolutional Neural Network, which outputs the concerned residual image. This generated residual image is summed with LR wavelet Sub-Bands image, followed by inverse wavelet lifting scheme to obtain the final super resolution image. The main contribution of this paper is to improve the conventional Deep Convolutional Neural Network by optimizing the number of hidden layer, and hidden neurons using modified Whale Optimization Algorithm called Average Fitness Enabled Whale Optimization Algorithm by considering the objective of maximizing the Peak Signal-to-Noise Ratio. Finally, the proposed method achieves an improved quality of the results which is comparable the existing models.     

结合结构自相似性和卷积网络的单幅图像超分辨率

针对单幅图像超分辨率（SR）复原病态逆问题,在重建过程边缘细节丢失导致的模糊,提出一种结合结构自相似和卷积网络的单幅图像超分辨率算法。首先,通过将尺度分解获得待重构图片样本的自身结构相似性,结合外部数据库样本结合作为训练样本,可以解决样本过于分散的问题;其次,将样本输入卷积神经网络（CNN）进行训练学习,得到单幅图像超分辨率的先验知识;然后,利用非局部约束项自适应选择最优字典重建图像;最后,利用迭代反投影算法对图像超分辨率效果进一步提升。实验结果表明,与双三次插值（Bicubic）方法、K-SVD算法和基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）方法等优秀算法相比,所提算法可以得到边缘更为清晰的超分辨率重建效果。     

基于多粒度特征生成对抗网络的跨分辨率行人重识别

现有基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率（SR）重建方法用于跨分辨率行人重识别（ReID）时,重建图像在纹理结构内容的恢复和特征一致性保持方面均存在不足。针对上述问题,提出基于多粒度信息生成网络的跨分辨率行人ReID方法。首先,在生成器的多层网络上均引入自注意力机制,聚焦多粒度稳定的结构关联区域,重点恢复低分辨率（LR）行人图像的纹理结构信息;同时,在生成器后增加一个识别器,在训练过程中最小化生成图像与真实图像在不同粒度特征上的损失,提升生成图像与真实图像在特征上的一致性。然后,联合自注意力生成器和识别器,与判别器交替优化,在内容和特征上改进生成图像。最后,联合改进的GAN和行人ReID网络交替训练优化网络的模型参数,直至模型收敛。在多个跨分辨率行人数据集上的实验结果表明,所提算法的累计匹配曲线（CMC）在其首选识别率（rank?1）上的准确率较现有同类算法平均提升10个百分点,在提升SR图像内容一致性和特征表达一致性方面均表现更优。     

数据异常情况下遥感影像时间序列分类算法

针对时序遥感图像数据异常时卷积神经网络对其分类性能较差的问题,提出了一种端到端的多模式与多单模架构相结合的网络结构。首先,通过多元时序模型和单变量时间序列模型对多维时间序列进行多尺度特征提取;然后,基于像素空间坐标信息,通过自动编码形式完成遥感图像的时空序列特征的构建;最后,通过全连接层和softmax函数实现分类。在数据异常（数据缺失和数据扭曲）的情况下,提出的算法和一维卷积神经网络（1D-CNN）、多通道深度神经网络（MCDNN）、时序卷积神经网络（TSCNN）和长短期记忆（LSTM）网络等通用时间序列遥感影像分类算法进行分析比较。实验结果表明,所提的利用端到端的多模式与多单模式架构融合的网络在数据异常的情况下分类精度最高,F1值达到了93.40%。     

基于自注意力网络的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建中纹理细节等高频信息恢复的问题，提出一种基于自注意力网络的图像超分辨率重建方法。该网络框架利用两个重建阶段逐步地将图像的精确度从粗到细进行恢复。在第一阶段中，首先将低分辨率（LR）图像作为输入通过一个卷积神经网络（CNN），并输出一个粗精度的高分辨率（HR）图像；然后将粗精度图像作为输入并产生更加精细的高分辨率图像。在第二阶段中，使用自注意力模块计算特征之间所有位置的关联性，通过捕捉特征的全局依赖关系来提高纹理细节的恢复能力。在基准数据集上的实验结果表明，与现有基于深度神经网路的超分辨率重建算法相比，所提算法不仅图像视觉效果最好，而且在数据集Set5和BDSD100上的峰值信噪比（PSNR）平均提高了0.1 dB、0.15 dB，表明该网络可以通过增强特征的全局表达能力来重建出高质量图像。     

基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度。然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征。最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统的SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。