目的近年来,深度卷积神经网络成为单帧图像超分辨率重建任务中的研究热点。针对多数网络结构均是采用链式堆叠方式使得网络层间联系弱以及分层特征不能充分利用等问题,提出了多阶段融合网络的图像超分辨重建方法,进一步提高重建质量。...目的近年来,深度卷积神经网络成为单帧图像超分辨率重建任务中的研究热点。针对多数网络结构均是采用链式堆叠方式使得网络层间联系弱以及分层特征不能充分利用等问题,提出了多阶段融合网络的图像超分辨重建方法,进一步提高重建质量。方法首先利用特征提取网络得到图像的低频特征,并将其作为两个子网络的输入,其一通过编码网络得到低分辨率图像的结构特征信息,其二通过阶段特征融合单元组成的多路径前馈网络得到高频特征,其中融合单元将网络连续几层的特征进行融合处理并以自适应的方式获得有效特征。然后利用多路径连接的方式连接不同的特征融合单元以增强融合单元之间的联系,提取更多的有效特征,同时提高分层特征的利用率。最后将两个子网络得到的特征进行融合后,利用残差学习完成高分辨图像的重建。结果在4个基准测试集Set5、Set14、B100和Urban100上进行实验,其中放大规模为4时,峰值信噪比分别为31. 69 d B、28. 24 d B、27. 39 d B和25. 46 d B,相比其他方法的结果具有一定提升。结论本文提出的网络克服了链式结构的弊端,通过充分利用分层特征提取更多的高频信息,同时利用低分辨率图像本身携带的结构特征信息共同完成重建,并取得了较好的重建效果。展开更多
为了提高藏文人名识别的效果,提出了结合三层的层次特征的藏文人名识别算法。提出了无须分词,仅在藏文音节粒度上,基于藏文人名三层特征:内部特征、上下文信息、并列关系特征,利用条件随机场(conditional random fields,CRF)算法进行藏...为了提高藏文人名识别的效果,提出了结合三层的层次特征的藏文人名识别算法。提出了无须分词,仅在藏文音节粒度上,基于藏文人名三层特征:内部特征、上下文信息、并列关系特征,利用条件随机场(conditional random fields,CRF)算法进行藏文人名识别的研究。首先将人名的内部和上下文特征作为CRF特征,然后将人名并列关系特征设计为规则进一步提高识别效果。在不影响准确率的情况下,最终将人名识别的召回率提高了10.43%,综合F值达到了95.02%。其中对于藏族人名的F值提升了11%,音译人名识别的F值达到了94.09%。实验结果表明,该方法可以有效提升藏文人名的识别效果。展开更多
卷积神经网络中的层次特征可以为图像重建提供重要信息。然而,现有的一些图像超分辨率重建方法没有充分利用卷积网络中的层次特征。针对该问题,本文提出一种基于空间注意力残差网络的模型(Residual Network Based on Spatial Attention,...卷积神经网络中的层次特征可以为图像重建提供重要信息。然而,现有的一些图像超分辨率重建方法没有充分利用卷积网络中的层次特征。针对该问题,本文提出一种基于空间注意力残差网络的模型(Residual Network Based on Spatial Attention,SARN)。具体来说,首先设计一种空间注意力残差模块(Spatial Attention Residual Block,SARB),将增强型空间注意力模块(Enhanced Spatial Attention,ESA)融入残差模块中,网络可以获得更有效的高频信息;其次融入特征融合机制,将网络各层获得的特征进行融合,提高网络中层次特征的利用率;最后,将融合后特征输入重建网络,得到最终的重建图像。实验结果表明,该模型无论在客观指标上,还是主观视觉效果上均优于对比算法,这说明本文提出的模型可以有效地利用图像中的层次特征,从而获得较好的超分辨率重建效果。展开更多
文摘目的近年来,深度卷积神经网络成为单帧图像超分辨率重建任务中的研究热点。针对多数网络结构均是采用链式堆叠方式使得网络层间联系弱以及分层特征不能充分利用等问题,提出了多阶段融合网络的图像超分辨重建方法,进一步提高重建质量。方法首先利用特征提取网络得到图像的低频特征,并将其作为两个子网络的输入,其一通过编码网络得到低分辨率图像的结构特征信息,其二通过阶段特征融合单元组成的多路径前馈网络得到高频特征,其中融合单元将网络连续几层的特征进行融合处理并以自适应的方式获得有效特征。然后利用多路径连接的方式连接不同的特征融合单元以增强融合单元之间的联系,提取更多的有效特征,同时提高分层特征的利用率。最后将两个子网络得到的特征进行融合后,利用残差学习完成高分辨图像的重建。结果在4个基准测试集Set5、Set14、B100和Urban100上进行实验,其中放大规模为4时,峰值信噪比分别为31. 69 d B、28. 24 d B、27. 39 d B和25. 46 d B,相比其他方法的结果具有一定提升。结论本文提出的网络克服了链式结构的弊端,通过充分利用分层特征提取更多的高频信息,同时利用低分辨率图像本身携带的结构特征信息共同完成重建,并取得了较好的重建效果。
文摘为了提高藏文人名识别的效果,提出了结合三层的层次特征的藏文人名识别算法。提出了无须分词,仅在藏文音节粒度上,基于藏文人名三层特征:内部特征、上下文信息、并列关系特征,利用条件随机场(conditional random fields,CRF)算法进行藏文人名识别的研究。首先将人名的内部和上下文特征作为CRF特征,然后将人名并列关系特征设计为规则进一步提高识别效果。在不影响准确率的情况下,最终将人名识别的召回率提高了10.43%,综合F值达到了95.02%。其中对于藏族人名的F值提升了11%,音译人名识别的F值达到了94.09%。实验结果表明,该方法可以有效提升藏文人名的识别效果。
