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基于迁移学习和图像超分的紧密堆积粗集料级配的实时分析
1
作者 徐正中 杨世俊 +2 位作者 范小春 高旭 张少林 《武汉理工大学学报》 CAS 2024年第7期81-90,共10页
针对在复杂生产环境中获取图像质量受限的情况,提出使用迁移学习方法的分割模型帮助生产环境模型训练收敛,以及使用图像超分方法增强图像质量和扩大粗集料目标面积等改进策略,对生产场景下质量受限的粗集料图像进行有效分割和分析。结... 针对在复杂生产环境中获取图像质量受限的情况,提出使用迁移学习方法的分割模型帮助生产环境模型训练收敛,以及使用图像超分方法增强图像质量和扩大粗集料目标面积等改进策略,对生产场景下质量受限的粗集料图像进行有效分割和分析。结果表明,所得到的分割模型Model-L,不仅相比于在生产环境下直接训练的模型Model-P的mAP值提高了0.3以上,EMS值提高了27%,且在不同粒径范围的粗集料区间的有效分割数量均远远优于Model-P,级配结果也较为可靠,5~25 mm范围内与机械初筛的误差在10%以内。所提出的策略展现了一定的普适性,对于部分网络粗集料图片也具有良好的分割性能。 展开更多
关键词 粗集料 模式识别 迁移学习 图像超分 骨料级配
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高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法
2
作者 张浩南 过洁 +2 位作者 覃浩宇 傅锡豪 郭延文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期3052-3068,共17页
人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成... 人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面. 展开更多
关键词 神经网络 渲染 图像超分 几何缓存 特征融合
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图像超分中双三次插值的非局部拓展 被引量：1
3
作者 郑心草 孙忠贵 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2023年第3期53-59,共7页
因具备强大的细节刻画能力,双三次插值已成为图像超分中的常用算法.由于其借助在空间距离上与当前像素距离最近的16个像素构造插值基函数,故双三次插值本质上属于一种局部算法.这也意味着该算法的插值过程尚不能有效利用图像周期性(非... 因具备强大的细节刻画能力,双三次插值已成为图像超分中的常用算法.由于其借助在空间距离上与当前像素距离最近的16个像素构造插值基函数,故双三次插值本质上属于一种局部算法.这也意味着该算法的插值过程尚不能有效利用图像周期性(非局部性),从而致使其细节保持能力仍存在进一步提升空间.针对这一问题,通过对原插值基函数施加非局部权重修正,在一个更大范围内选取更多像素对当前像素的灰度值进行估计,实现了经典双三次插值算法的非局部拓展.在灰度图像和彩色图像两个不同场景上进行超分实验,主观视觉效果和客观量化指标均表明所提算法的有效性. 展开更多
关键词 图像超分 双三次插值 非局部均值 周期性
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神经网络模型在图像超分领域的应用研究 被引量：2
4
作者 韩伟娟 董新捷 董文龙 《信息工程大学学报》 2021年第2期159-163,共5页
图像分辨率提高即超分技术是指从低分辨率图像重建相应的高分辨率图像,在医学影像等领域有重要的应用价值。传统的基于插值的方法效果不尽理想,近年来深度学习被应用于该领域。回顾了快速超分辨卷积神经网络(FSRCNN)、深度超分辨率卷积... 图像分辨率提高即超分技术是指从低分辨率图像重建相应的高分辨率图像,在医学影像等领域有重要的应用价值。传统的基于插值的方法效果不尽理想,近年来深度学习被应用于该领域。回顾了快速超分辨卷积神经网络(FSRCNN)、深度超分辨率卷积神经网络(VDSR)、超分辨率生成对抗网络(SRGAN)3种神经网络在图像超分中的应用原理,设计实验测试网络结构的效果,使用Set4、Set14、Urban100等数据集进行峰值信噪比、结构相似性等指标的测试,VDSR效果较好,改进VDSR网络结构,由原来的Y通道扩展为三通道(VDSR-RGB),进一步提升了超分效果。 展开更多
关键词 图像超分 卷积 残差 峰值信噪比 结构相似性
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加入注意力机制的场景文本图像超分辨方法 被引量：1
5
作者 袁龙婷 王标 邹佳运 《宜宾学院学报》 2021年第12期43-47,共5页
自然场景图像中文本图像的分辨率通常较低,给文本检测和识别等工作带来困难.为了提高文字区域的清晰度、提升文字识别的精度,提出一种新的场景文本图像超分辨网络,在文本超分辨网络(TSRN)的基础上加入置换注意力机制.通过调节相机焦距... 自然场景图像中文本图像的分辨率通常较低,给文本检测和识别等工作带来困难.为了提高文字区域的清晰度、提升文字识别的精度,提出一种新的场景文本图像超分辨网络,在文本超分辨网络(TSRN)的基础上加入置换注意力机制.通过调节相机焦距拍摄同一场景构建真实中文场景文本数据集(CSTD),它包含成对的真实低分辨率和高分辨率图像.在CSTD数据集上进行训练和测试,用PaddleOCR进行文字识别,低分辨率图像的文字识别率提升了3.8%左右;将该网络与TSRN网络做消融实验,测试集的文字识别率提升2.6%左右,证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 图像超分 注意力机制 文字识别率
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面向单幅遥感图像的生成对抗网络超分辨率重建 被引量：4
6
作者 韩志晟 孙丕川 唐超 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第8期106-110,共5页
利用低分辨率图像生成高分辨率图像的过程称为图像超分辨率,目的是得到一张清晰的影像。随着人工智能的蓬勃发展,在遥感、辅助文本识别等诸多领域,图像超分辨率的应用愈加广泛。本文利用生成对抗网络的深度学习模型进行单图像超分重建,S... 利用低分辨率图像生成高分辨率图像的过程称为图像超分辨率,目的是得到一张清晰的影像。随着人工智能的蓬勃发展,在遥感、辅助文本识别等诸多领域,图像超分辨率的应用愈加广泛。本文利用生成对抗网络的深度学习模型进行单图像超分重建,SRGAN模型相较于传统方法,提出了新的感知损失函数,由对抗损失和内容损失组成。对抗损失通过训练判别器网络结构区分生成图像和实际高分辨率图像,而内容损失则利用预训练的VGG19网络模型计算图像特征的感知相似度,而不是在像素空间上的相似度。试验证明,利用SRGAN获得的高分辨率图片,MOS指标高于传统方法。本文围绕SRGAN的原理、效果、应用等进行了阐述。 展开更多
关键词 单图像超分 生成对抗网络 VGG19网络模型 内容损失函数 对抗损失函数
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基于CNN的图像超分辨率重建与人脸识别算法研究 被引量：1
7
作者 曹凤 夏刘阳 康新爽 《今日制造与升级》 2021年第10期31-32,共2页
基于人工智能的车联网技术对于缓解交通拥堵具有重要的意义和价值。针对雨天、阴天和光线不好情况下人脸识别匹配度会大大降低的问题,结合深度学习算法、图像超分技术等来提高图像识别的时效性和精确性,实现了在复杂场景中快速准确地对... 基于人工智能的车联网技术对于缓解交通拥堵具有重要的意义和价值。针对雨天、阴天和光线不好情况下人脸识别匹配度会大大降低的问题,结合深度学习算法、图像超分技术等来提高图像识别的时效性和精确性,实现了在复杂场景中快速准确地对人脸进行检测和识别。此项技术不仅能够改变人们的出行方式,带来更加智能化的交通体验,同时也将交通带向更加智能化的方向。 展开更多
关键词 车联网 图像超分算法 人脸识别
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基于邻域嵌入的彩色图像超分辨率重建 被引量：1
8
作者 杨文峰 郑洁莹 +2 位作者 干宗良 崔子冠 刘峰 《计算机技术与发展》 2015年第6期25-28,共4页
单幅彩色图像进行超分辨率重建,一般先对亮度分量Y进行超分辨率重建,再对色度分量U和V进行简单插值,重建图像色彩模糊。针对此问题,文中提出一种同时对亮度与色度分量进行基于邻域嵌入的彩色图像超分辨率重建算法,该算法有效利用了色度... 单幅彩色图像进行超分辨率重建,一般先对亮度分量Y进行超分辨率重建,再对色度分量U和V进行简单插值,重建图像色彩模糊。针对此问题,文中提出一种同时对亮度与色度分量进行基于邻域嵌入的彩色图像超分辨率重建算法,该算法有效利用了色度分量的先验信息。为提高算法效率,使用K均值聚类的方法对样本集进行分类,并使用二叉树搜索方法确定样本类别。实验结果表明,文中提出的算法不仅提高了彩色图像的重建质量,并有效降低了算法的运行时间。 展开更多
关键词 彩色图像超分重建 邻域嵌入 色度分量 样本集分类
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一种基于预测核逐像素重建的图像超分辨率算法
9
作者 蒋灵秀 周越 《中国体视学与图像分析》 2020年第3期304-311,共8页
在近年来,随着深度学习和卷积神经网络的发展,基于深度学习的单张图像超分辨率方法与传统方法相比取得了更好的性能。然而,这些基于深度学习的单张图像超分辨率算法研究方法都是在DIV2K等基于实验合成获得的低分辨率图像数据集上进行重... 在近年来,随着深度学习和卷积神经网络的发展,基于深度学习的单张图像超分辨率方法与传统方法相比取得了更好的性能。然而,这些基于深度学习的单张图像超分辨率算法研究方法都是在DIV2K等基于实验合成获得的低分辨率图像数据集上进行重建的,对于从真实世界中获取的低分辨率图像的超分重建性能表现较差。真实世界图像的超分辨率是近年来的一个新挑战。针对真实场景下获取的低分辨率图像,本文提出了一种基于预测核逐像素重建的图像超分辨率算法。本文选择编码-解码结构作为主干基础网络结构。对于每个编码和解码模块,我们将特征通道注意和空间注意结合在一起,以增强对图像内容信息和空间信息的特征表达。本文主要思路是,对于低分辨率图像上的每一个像素点预测出其具有空间位置信息的重建核,每一个预测核直接对低分辨率图像进行超分辨率重建。实验表明,在Real-World数据集上,本文算法在客观质量和视觉效果质量方面表现都优于其他方法。 展开更多
关键词 核预测网络 真实低分辨率图像超分 通道注意力 空间注意力 逐像素重建
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