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基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率故障辨识方法 被引量:35
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作者 谢庆 杨天驰 +2 位作者 裴少通 谢军 律方成 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期4608-4616,共9页
针对现有红外图像分辨率低、清晰度差,易影响基于红外图像的电气设备故障检测效果的缺点,提出一种基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率故障辨识方法。该文构建了基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率重建网络,该网... 针对现有红外图像分辨率低、清晰度差,易影响基于红外图像的电气设备故障检测效果的缺点,提出一种基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率故障辨识方法。该文构建了基于多尺度协作模型的电气设备红外图像超分辨率重建网络,该网络以生成对抗网络为基础,通过引入多尺度协作模型和双通道结构,改善了超分辨率重建网络对红外图像的适应性,并优化了图像特征提取效果。在实现红外图像超分辨率重建基础上,结合深度学习目标检测方法,建立电气设备红外图像超分辨率故障辨识模型。针对所提方法进行了实验验证,实验结果表明:经该文所提超分辨率重建网络后,红外图像质量可明显提升,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)值可分别提高至27.26dB、0.828 3;采用该文所提红外图像超分辨率故障辨识模型可显著提高故障辨识效果,mAP、mAR、mAC和mAIOU值平均相对提高了19.34%、19.14%、11.83%和25.03%。 展开更多
关键词 分辨率重建 红外图像 多尺度协作 故障辨识
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一种图像配准的超分辨率重建 被引量:20
2
作者 覃凤清 何小海 +2 位作者 陈为龙 吴炜 杨晓敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期409-416,共8页
提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法,并通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。介绍了基于3参数模型的图像配准方法并提出了基于4参数模型的图像配准方法,由于没有直接将旋转角度参量引入到运动模型中,有效地避免了原方法中泰勒... 提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法,并通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。介绍了基于3参数模型的图像配准方法并提出了基于4参数模型的图像配准方法,由于没有直接将旋转角度参量引入到运动模型中,有效地避免了原方法中泰勒级数展开时的小角度假设。最后,根据配准算法所得到的子像素级运动信息,用迭代反投影算法进行超分辨率重建。分别对多幅具有较大运动的模拟及真实的低分辨率图像进行实验,结果表明:该配准算法取得了更高的精度,平均平移误差减少了0.026 1 pixel,平均旋转角度误差减少了0.356 4°;重建图像具有更好的视觉效果,平均PSNR值提高0.75 dB。本文方法可以被广泛地应用于相互间主要存在平移和大角度旋转的多幅低分辨率图像的大倍数超分辨率重建,可满足实际应用要求。 展开更多
关键词 图像配准 分辨率重建 子像素 迭代反投影
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一种保持图像边缘的插值方法 被引量:16
3
作者 张雄 毕笃彦 杨宝强 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2007年第3期78-80,83,共4页
在图像超分辨率重建中,需要对低分辨率图像进行插值。在对图像提取边缘的基础上,考虑边缘的方向,先对边缘像素插值,然后对其余零填充像素用双三次插值赋值。最后给出了实验结果,并与最近邻插值、双线性插值及传统的双三次插值进行了比... 在图像超分辨率重建中,需要对低分辨率图像进行插值。在对图像提取边缘的基础上,考虑边缘的方向,先对边缘像素插值,然后对其余零填充像素用双三次插值赋值。最后给出了实验结果,并与最近邻插值、双线性插值及传统的双三次插值进行了比较。结果表明该方法较好地保持了图像的边缘信息。 展开更多
关键词 分辨率重建 插值 边缘保持 分辨率
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基于边缘检测的图像超分辨率重建研究 被引量:19
4
作者 杜月林 韩小萱 《国外电子测量技术》 2012年第10期22-26,共5页
超分辨率重建是一种以信号处理为基础,有效提高图像分辨率的软件技术。由于这项技术不涉及硬件,成本低,所以在遥感、视频、医学、公安、网络等领域有着十分重要和广阔的应用前景。提高分辨率的算法有很多,插值算法无疑是其中一种简单便... 超分辨率重建是一种以信号处理为基础,有效提高图像分辨率的软件技术。由于这项技术不涉及硬件,成本低,所以在遥感、视频、医学、公安、网络等领域有着十分重要和广阔的应用前景。提高分辨率的算法有很多,插值算法无疑是其中一种简单便捷的方法,但是其效果一般,尤其是在图像的边界部分比较模糊。因为人眼对边界很敏感,所以很大程度上影响了这种算法的性能。研究旨在将边缘检测与插值算法结合起来,在基本算法插值算法的基础上加以改进,利用双边滤波和迭代后处理对图像的边缘加以保留和增强,使其具有更明显的边界特性,增加细节,提升超分辨率重建的主观质量。 展开更多
关键词 分辨率重建 插值算法 边缘检测 双边滤波 迭代后处理
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基于多尺度残差网络的CT图像超分辨率重建 被引量:16
5
作者 吴磊 吕国强 +2 位作者 赵晨 盛杰超 冯奇斌 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1006-1012,共7页
为了将超分辨率重建算法应用于医学影像领域,提升各类医学影像的分辨率,针对当前主流算法网络结构和分辨率提升倍数的尺度单一性问题,提出了一种应用于CT图像的多尺度残差网络模型。首先,通过级联多层残差块构建模型框架,残差块内采用3... 为了将超分辨率重建算法应用于医学影像领域,提升各类医学影像的分辨率,针对当前主流算法网络结构和分辨率提升倍数的尺度单一性问题,提出了一种应用于CT图像的多尺度残差网络模型。首先,通过级联多层残差块构建模型框架,残差块内采用3种尺度的卷积核提取低分辨率图像的细节特征。然后,将特征图融合在一个维度进行特征映射和数据降维,并将多尺度特征信息导入下一残差块。最后,将网络学习到的残差图与低分辨率图像融合,重建高分辨率图像。采用经过多种放大倍数处理的CT图像对网络进行混合训练,实现了一个模型可以同时支持多种倍数的分辨率提升。实验结果表明:在2,3,4倍放大因子下,该模型重建的CT图像PSNR平均较VDSR算法高0.87,0.83,1.16dB。因此,本文模型有效提升了CT图像的超分辨率重建效果,更锐利地恢复了其细节特征,同时大大提升了算法实用性。 展开更多
关键词 医学图像 分辨率重建 多尺度特征 残差网络 深度学习
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图像超分辨率研究综述 被引量:11
6
作者 王晓文 刘雨 《信息技术》 2009年第7期236-240,共5页
介绍了图像超分辨率技术的概念及来源,综述了超分辨率技术在国内外发展的概况,澄清了图像超分辨率重建和超分辨率复原两个概念,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,并对图像超分辨率的发展进行了展望。
关键词 图像分辨率 分辨率重建 分辨率复原
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基于小波变换的中波红外偏振图像融合 被引量:15
7
作者 张雨晨 李江勇 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期578-582,共5页
针对中波红外偏振图像的特征,给出了一种基于小波变换的融合新方法。根据中波红外偏振图像高低频图像特点选择不同的融合规则,针对低频图像采用偏振融合的方法来抑制背景信息,针对高频图像采用超分辨率重建算法来提升细节信息。实验结... 针对中波红外偏振图像的特征,给出了一种基于小波变换的融合新方法。根据中波红外偏振图像高低频图像特点选择不同的融合规则,针对低频图像采用偏振融合的方法来抑制背景信息,针对高频图像采用超分辨率重建算法来提升细节信息。实验结果显示,证融合后的红外图像比原始图像更加清晰,相较于仅偏振处理图像获得了更高的分辨率,相较于传统小波融合算法增加了偏振方面细节。 展开更多
关键词 小波融合 分辨率重建 偏振
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多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建 被引量:14
8
作者 朱红 宋伟东 +1 位作者 谭海 王竞雪 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1081-1088,共8页
鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得... 鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。 展开更多
关键词 分辨率重建 细节增强 多尺度分解 最小二乘滤波
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改进的生成对抗网络图像超分辨率重建 被引量:14
9
作者 李诚 张羽 黄初华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期191-196,共6页
近年来,生成对抗网络在约束图像生成方面表现出了较好的潜力,使其适用于图像超分辨率重建。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法存在的特征信息利用率低的问题,基于生成对抗网络框架,提出了残差密集生成对抗网络的超分辨率重建... 近年来,生成对抗网络在约束图像生成方面表现出了较好的潜力,使其适用于图像超分辨率重建。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法存在的特征信息利用率低的问题,基于生成对抗网络框架,提出了残差密集生成对抗网络的超分辨率重建算法。该算法定义生成器网络、判别器网络,通过构建残差密集网络作为生成器网络及PatchGAN作为判别器网络,以解决基于卷积神经网络的超分辨率算法中特征信息利用率低以及生成对抗网络收敛慢的问题。该重建算法在Set5等标准数据集上与主流的超分辨率重建算法进行对比,实验表明,该算法能够有效地提高特征信息利用率,较好地恢复低分辨率图像的细节信息,提高图像重建的质量。 展开更多
关键词 分辨率重建 生成对抗网络 残差密集网络 PatchGAN
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一种对称残差CNN的图像超分辨率重建方法 被引量:14
10
作者 刘树东 王晓敏 张艳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期15-23,共9页
基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法具有很高的重建性能。但该类方法存在网络参数多、训练难度大,梯度消失和网络退化等问题。针对这些问题,提出一种基于对称残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。通过将对称融入到残差块中,... 基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法具有很高的重建性能。但该类方法存在网络参数多、训练难度大,梯度消失和网络退化等问题。针对这些问题,提出一种基于对称残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。通过将对称融入到残差块中,采用对称连接实现局部特征融合,提取尽可能多的有价值特征;残差块外采用跳跃连接实现全局特征融合,以提高图像的重建质量。该方法使用峰值信噪比和结构相似度作为评价指标,在Set5、Set14和BSD100标准数据集上进行2倍、3倍和4倍因子重建后的结果大部分优于比较方法,平均峰值信噪比和结构相似度值较比较方法均有提高。实验结果表明,该方法重建的图像纹理更清晰,细节更丰富,具有较好的主观视觉效果。 展开更多
关键词 分辨率重建 卷积神经网络 深度学习 对称残差网络
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单幅图像超分辨率重建技术研究进展 被引量:12
11
作者 张芳 赵东旭 +3 位作者 肖志涛 耿磊 吴骏 刘彦北 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2634-2654,共21页
图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准.在军事、医学和安防等领域,高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提.根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难... 图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准.在军事、医学和安防等领域,高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提.根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题.首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类;然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法,梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点;之后结合用于超分辨率重建技术的数据集,重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能;最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 分辨率重建 幅图像 空域方法 深度学习
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基于正则化处理的超分辨率重建 被引量:11
12
作者 韩玉兵 吴乐南 张冬青 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1713-1716,共4页
针对超分辨率重建的病态反问题进行研究。该文首先介绍超分辨率重建的数学模型,分析了最小二乘估计及其病态性。其次给出病态问题的正则化泛函,并提出一种自适应动态确定正则化系数的方法,主要研究了迭代算法的收敛性和参数选择等问题... 针对超分辨率重建的病态反问题进行研究。该文首先介绍超分辨率重建的数学模型,分析了最小二乘估计及其病态性。其次给出病态问题的正则化泛函,并提出一种自适应动态确定正则化系数的方法,主要研究了迭代算法的收敛性和参数选择等问题。实验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 图像处理 分辨率重建 反问题 正则化
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基于深度学习的单幅图像超分辨率重建综述 被引量:12
13
作者 李彬 喻夏琼 +2 位作者 王平 傅瑞罡 张虹 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期112-124,共13页
单幅图像超分辨率SISR重建指从单幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。深度学习方法越来越多地用于图像超分辨重建领域,由于深度网络模型可以自主学习低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,与传统方法相比在该领域展现出了更好的重... 单幅图像超分辨率SISR重建指从单幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。深度学习方法越来越多地用于图像超分辨重建领域,由于深度网络模型可以自主学习低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,与传统方法相比在该领域展现出了更好的重建效果,因而基于深度学习的方法已经成为目前图像超分辨率重建领域的主流方向。围绕现有的超分辨深度网络模型在重建方式、结构组成和损失函数方面展开的探索进行了综合论述,通过比较不同模型之间存在的异同点,分析了不同的模型构建方法存在的优缺点及适应的应用场景,同时比较不同网络模型在主流测试数据集上的重建效果,并对该领域的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 分辨率重建 神经网络 信息融合
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基于AI深度学习的超分辨率重建技术在图像档案修复中的应用研究 被引量:11
14
作者 张建明 高黎娟 《中国档案》 北大核心 2022年第11期36-37,共2页
随着计算机技术的发展,往日留档的电子图像单色、失真、像素低、分辨率低等缺陷逐渐显现,采用数字化扫描拍摄获取的数字图像因分辨率低导致质量不尽人意。为解决此类问题,通常采用人工调整和插值技术提高图像档案的分辨率,人工调整效率... 随着计算机技术的发展,往日留档的电子图像单色、失真、像素低、分辨率低等缺陷逐渐显现,采用数字化扫描拍摄获取的数字图像因分辨率低导致质量不尽人意。为解决此类问题,通常采用人工调整和插值技术提高图像档案的分辨率,人工调整效率低,插值技术修复的图像易产生噪声放大和重建图像模糊等现象。基于此,本文提出围绕计算机视觉任务目标,采用AI深度学习功能,通过多特征融合算法和超分辨率重建,对低分辨率图像进行增强的技术方法。 展开更多
关键词 计算机视觉 电子图像 分辨率图像 多特征融合 数字图像 分辨率重建 深度学习 人工调整
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基于医学图像的超分辨率重建算法综述 被引量:11
15
作者 成云凤 汪伟 《北京生物医学工程》 2019年第5期535-543,共9页
随着临床对医学图像高分辨率的要求,基于低分辨率医学图像的超分辨率重建算法已成为研究热点,该类方法在不需要改进硬件设备的情况下,可以显著提高图像分辨率,因此对其进行综述具有重要意义。针对医学图像领域中特有的超分辨率重建算法... 随着临床对医学图像高分辨率的要求,基于低分辨率医学图像的超分辨率重建算法已成为研究热点,该类方法在不需要改进硬件设备的情况下,可以显著提高图像分辨率,因此对其进行综述具有重要意义。针对医学图像领域中特有的超分辨率重建算法,首先分析了该类算法的研究现状,并将其分为三类:基于插值的超分辨率重建、基于重构的超分辨率重建和基于学习的超分辨率重建。同时,基于MR图像、CT图像、超声图像等细分医学图像领域,深入分析了超分辨率重建算法的研究进展,并对不同类型的算法进行了归纳总结和比对分析。其次,对超分辨率重建算法所对应的评价标准也进行了介绍。最后,展望了超分辨率重建技术在医学图像领域的发展趋势。当前应用于医学图像领域的超分辨重建算法已经发展到一定水平,逐步突破基于单一方法的研究形式,通过与机器学习和稀疏表示等理论的深度融合,形成了更高效的算法。 展开更多
关键词 分辨率重建 医学图像处理 字典学习 稀疏表示 卷积神经网络
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一种优化的迭代反投影超分辨率重建方法 被引量:10
16
作者 刘克俭 陈淼焱 冯琦 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第3期14-18,共5页
针对现有超分辨率重建方法存在重建的高分辨率图像具有边缘结构不清晰、高频信息提升有限的问题,提出了一种结合迭代反投影(iterative back-projection,IBP)与限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equali... 针对现有超分辨率重建方法存在重建的高分辨率图像具有边缘结构不清晰、高频信息提升有限的问题,提出了一种结合迭代反投影(iterative back-projection,IBP)与限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)的遥感图像超分辨率重建方法。通过结合迭代反投影与限制对比度自适应直方图均衡的超分辨率重建方法重建高分辨率遥感影像,增加重建图像的纹理细节信息,并利用灰度信息与梯度特征的能量优化模型对重建图像进行优化处理。本文以不同地貌类型遥感图像为实验数据。实验结果表明,该重建方法与经典迭代反投影方法相比,纹理细节丰富,边缘结构清晰,与非局部迭代反投影(nonlocal iterative back-projection,NLIBP)相比,客观质量评价指标均有明显改善,验证了该方法具有较好的普适性与鲁棒性。 展开更多
关键词 分辨率重建 迭代反投影 限制对比度自适应直方图均衡化 非局部迭代反投影 资源三号
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图像超分辨率卷积神经网络加速算法 被引量:10
17
作者 刘超 张晓晖 胡清平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期91-97,共7页
为了实现模型的实时和嵌入式运行,提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积,可大量减少模型参数,提高模型非线性表达能力;在网络末端引入子像素卷积层,直接从原始低分辨率图像学习到高分辨... 为了实现模型的实时和嵌入式运行,提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积,可大量减少模型参数,提高模型非线性表达能力;在网络末端引入子像素卷积层,直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射,计算成本为原来的1/k2(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明,所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25. 8倍,能够在通用GPU上实时运行,峰值信噪比平均提高了0. 17 dB,并且参数只有它的35%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 分辨率重建 深度可分离卷积 子像素卷积
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基于边缘注意力生成对抗网络的电力设备热成像超分辨率重建 被引量:10
18
作者 赵洪山 彭轶灏 +2 位作者 刘秉聪 王震 王奎 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3564-3572,共9页
红外光电技术帮助人类超越视觉障碍,直观的看到物体表面的温度分布状况,在电力系统的状态监测中有着越来越多的需求。但高分辨率热成像仪的研制材料与技术壁垒限制了电力系统在线监测的可视化应用。超分辨率重建在满足电力物联网需求的... 红外光电技术帮助人类超越视觉障碍,直观的看到物体表面的温度分布状况,在电力系统的状态监测中有着越来越多的需求。但高分辨率热成像仪的研制材料与技术壁垒限制了电力系统在线监测的可视化应用。超分辨率重建在满足电力物联网需求的同时降低了成本。对于电力设备热成像超分辨率重建,该文构建了边缘注意力生成对抗网络(EAGAN),该网络在基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的基础上,对残差网络模块进行改进,添加了边缘注意力机制,提高了网络的学习能力,并在上采样结构中添加了1×1的卷积层,提高了网络的表征能力。实验结果表明,边缘注意力生成对抗网络提高了网络的性能,在图像的整体以及图像边缘属性的恢复上,峰值信噪比以及结构相似性指标均有显著提高,主观视觉效果更为良好,并在图像处理领域中有着较高的普适性,具有较高的工程实用价值。 展开更多
关键词 热成像 分辨率重建 边缘 注意力机制
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基于CNN的图像超分辨率重建方法 被引量:10
19
作者 王容 张永辉 +1 位作者 张健 张帅岩 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1654-1659,共6页
为同时满足较好的超分辨率重建效果和实时处理要求,提出一种基于CNN的图像超分辨率重建方法。以低分辨率图像作为输入,采用1×1的小卷积核进行降维和扩维处理,减少网络的参数,利用反卷积与池化的组合提取出对结果更为敏锐的特征,通... 为同时满足较好的超分辨率重建效果和实时处理要求,提出一种基于CNN的图像超分辨率重建方法。以低分辨率图像作为输入,采用1×1的小卷积核进行降维和扩维处理,减少网络的参数,利用反卷积与池化的组合提取出对结果更为敏锐的特征,通过反卷积进行上采样重建,易于实现图像不同比例放大。实验结果表明,相比FSRCNN-s、ESPCN等方法,该方法实现了更好的重建效果,平均每秒能处理24张以上尺寸为320×240的图像,满足对视频超分辨率重建的实时性要求。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 反卷积 池化 分辨率重建
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基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法 被引量:10
20
作者 汪海涛 于文洁 张光磊 《工矿自动化》 北大核心 2020年第9期74-78,共5页
针对基于字典学习的方法在处理含有噪声且环境复杂的矿井图像时重建效果不佳的问题,提出了一种基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法。该方法利用K-means聚类算法将图像训练集划分为多类图像,并针对不同类图像训练多组高低分... 针对基于字典学习的方法在处理含有噪声且环境复杂的矿井图像时重建效果不佳的问题,提出了一种基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法。该方法利用K-means聚类算法将图像训练集划分为多类图像,并针对不同类图像训练多组高低分辨率字典,提高字典对环境复杂图像的特征表示能力;根据图像非局部自相似性,引入非局部约束项进一步约束稀疏系数的解空间,并通过在线字典学习对多字典学习阶段的字典进行优化,提高稀疏系数求解的准确性,从而提高图像重建过程的抗噪声干扰能力。实验结果表明,该方法能够有效提高重建图像质量,抑制噪声引起的图像块效应和边缘锯齿效应,增强图像细节,具有更好的视觉效果。 展开更多
关键词 矿井图像 分辨率重建 在线字典学习 多字典学习 非局部自相似
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