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题名全局-局部注意力引导的红外图像恢复算法
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作者
刘晓朋
张涛
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
中国船舶科学研究中心
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第7期791-801,共11页
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基金
船舶总体性能创新研究开放基金项目(14422102)。
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文摘
针对真实世界的红外图像恢复算法中存在的图像模糊、纹理失真、参数过大等问题,提出了一种用于真实红外图像的全局-局部注意力引导的超分辨率重建算法。首先,设计了一种跨尺度的全局局部特征融合模块,利用多尺度卷积和Transformer并行融合不同尺度的信息,并通过可学习因子引导全局和局部信息的有效融合。其次,提出了一种新颖的退化算法,即域随机化退化算法,以适应真实红外场景图像的退化域。最后,设计了一种新的混合损失函数,利用权重学习和正则化惩罚来增强网络的恢复能力,同时加快收敛速度。在经典退化图像和真实场景红外图像上的测试结果表明,与现有方法相比,该算法恢复的图像纹理更逼真,边界伪影更少,同时参数总数最多可减少20%。
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关键词
域随机化退化算法
跨尺度融合
红外图像超分辨率
生成对抗网络
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Keywords
domain randomization degradation algorithm
cross-scale fusion
infrared image super-resolution
generative adversarial network
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分类号
TP394.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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