|
|||||
|
|
| 基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建算法 | |
| 作者姓名： | 孙锐 章晗 程志康 张旭东 |
| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009;工业安全与应急技术安徽省重点实验室,安徽合肥 230009;合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
| 摘 要： | 针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法.该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,加速网络的收敛.考虑到高质量的红外图像难以采集、数目不足的情况,将网络的训练分成两步:第一步使用自然... |
| 关 键 词： | 超分辨率 红外图像 卷积神经网络 注意力 迁移学习 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |