基于注意力机制的图像超分辨率重建

目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制（CA）和深度可分离卷积（DSC）的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使用了深度可分离卷积技术以大大减少训练参数,同时采用自适应矩估计（Adam）优化器来加速模型的收敛,从而提高了算法性能。该方法在Set5、Set14数据集上进行图像重建,实验结果表明不仅该方法重建的图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且所提模型的参数量减少为深度残差通道注意力网络（RCAN）模型的参数量的1/26。     

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,从而以较少的网络参数实现快速映射;之后,对高分辨率特征图通过特征扩展层进行升维,从而以较丰富的信息重建高频残差信息;最后,将残差与低分辨率图像求和得到重建的高分辨率图像。实验结果表明,该方法取得的峰值信噪比（PSNR）及结构相似性（SSIM）均值结果较基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）取得的结果分别提升了0.57 dB和0.013 3,较基于中间层监督卷积神经网络的图像超分辨率重建（ISCNN）取得的结果分别提升了0.45 dB和0.006 7;在重建速度方面,以数据集Urban100为例,较现有方法提高了1.5~42倍。此外,将该方法应用于运动模糊图像的超分辨率重建时,获得了优于超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）的性能。所提方法以较少的网络参数快速获得较好的重建质量,并且为图像超分辨率重建提供了新的思路。     

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。     

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

基于对抗网络人脸超分辨率重建算法研究

由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建。而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的基础上引入Wasserstein散度,并将其最大化得到最优化标量函数[T],实现去掉Lipschit-z约束能够直接得到Wassertein距离,并通过最小化Wassertein距离得到生成网络的目标函数,最终改进的模型提高了重建图像的质量。实验结果表明,该方法能够生成高分辨率的人脸图像,在主观视觉和客观评价指标均同比优于DRCN、FSRCNN、SRGAN_WGAN、VDSR和DRRN模型。     

基于控制核回归的多帧图像超分辨率重建

针对多帧图像超分辨率重建问题,本文提出了一种基于控制核回归的重建方法.该方法先对低分辨率图像序列进行亚像素配准,再利用控制核回归进行非均匀插值得到高分辨率图像的初始估计,然后通过迭代控制核回归进行进一步的鲁棒估计,最后经过全变差正则化图像复原得到高分辨率重建图像.本文针对模拟图像序列及真实视频图像序列进行了对比实验,结果表明本文方法不但可以较好地保持图像中的细节信息,而且有较好的去噪能力,能够有效地提高图像重建质量.     

一种基于MPS的图像重建方法

提出了一种利用多点地质统计法实现图像重建的方法.由于传统基于线性降维的多点地质统计法不能有效处理非线性数据,因此引入等距特征映射以实现非线性数据的降维,并利用条件数据以提高重建图像的质量.实验证明,该方法有利于提高图像重建的有效性.     

基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法

为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题,提出了一种新型的图像彩色化方法. 首先,根据目标灰度图像的子内容分别选取多组参考彩色图像,从各组参考彩色图像中选取对应子内容的样本图像块;然后,分别进行字典训练,得到基于内容的分类字典;最后,根据重建误差最小化原则,查找最佳匹配字典,进而实现灰度图像的彩色化. 该算法是一种自动算法,在保证图像彩色化过程自动化的前提下,提高了彩色化效果. 实验结果表明:该算法能够对目标灰度图像中的不同内容分别进行正确彩色化处理.     

三维温度梯度场中本征声线轨迹的求取

为了降低声波在温度梯度场中的折射现象对声学CT法温度场重建精度的影响,研究了温度梯度场中声波的真实传播路径,即本征声线轨迹,提出了一种三维本征声线出射角确定法.利用正三棱锥前向展开法,在单峰、双峰模型温度场中进行了三维本征声线追踪.结果表明,三维温度梯度场中的声线轨迹有明显弯曲,该三维本征声线轨迹求取法可用于复杂三维温度场中实际声线轨迹的确定,并有望应用于三维温度场声学CT重建系统中.     

基于雪岭云杉树轮的阿克苏河干流冬季径流重建

基于阿克苏河上游高山区采集的雪岭云杉树轮样芯构建了雪岭云杉树轮宽度年表,结合阿克苏河干流径流数据解析了雪岭云杉长期生长与阿克苏河干流径流关系,并重建了阿克苏河干流1813—2015年冬季径流序列。结果表明:利用雪岭云杉树轮宽度年表重建的阿克苏河干流1813—2015年冬季径流序列模拟值与实测值吻合度较高,重建径流序列稳定可靠;1813—2015年阿克苏河干流冬季多年平均流量为82.19 m~3/s,共出现5次持续丰水期和3次持续枯水期,最长的枯水段持续17年(1943—1959年);阿克苏河干流冬季径流变化存在51 a、29 a、16 a周期,第一主周期为51 a。