期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络 被引量：5
1
作者 陈广秋 温奇璋 +2 位作者 尹文卿 段锦 黄丹丹 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期182-193,共12页
为了解决当前红外与可见光图像融合算法中易出现场景信息缺失、目标区域细节模糊、融合图像不自然等问题,提出一种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络(ARDFusion)。本文整体架构是一种自编码器网络,首先,利用存在最大池... 为了解决当前红外与可见光图像融合算法中易出现场景信息缺失、目标区域细节模糊、融合图像不自然等问题,提出一种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络(ARDFusion)。本文整体架构是一种自编码器网络,首先,利用存在最大池化层的编码器对源图像进行多尺度特征提取,然后,利用注意力残差密集融合网络分别对多个尺度的特征图进行融合,网络中的残差密集块可以连续存储特征并且最大程度地保留各层特征信息,注意力机制可以突出目标信息并获取更多与目标、场景有关的细节信息。最后,将融合后的特征输入到解码器中,通过上采样和卷积层对特征进行重构,得到融合图像。本文提出了一种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络,实验结果表明,较已有文献的其他典型融合算法,具有较好的融合效果,能够更好地保留可见光图像中的光谱特性且红外目标显著,并在主观评价和客观评价方面都取得了较好的融合性能。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 自编码器网络 残差密集连接 注意力机制 光谱特性
下载PDF
融合通道注意力与残差密集的U-Net视网膜血管分割
2
作者 苏江涛 张乾 +2 位作者 江漫 张宇航 吕义付 《长江信息通信》 2022年第11期1-4,8,共5页
视网膜血管的精准分割是辅助眼科医生诊断和大规模眼科疾病自动筛查的重要前提,已成为临床的迫切需求。针对现有视网膜细小血管分割不足以及精确度有待提高等问题,提出了一种融合通道注意力机制与残差密集连接模块的改进型U-Net算法,先... 视网膜血管的精准分割是辅助眼科医生诊断和大规模眼科疾病自动筛查的重要前提,已成为临床的迫切需求。针对现有视网膜细小血管分割不足以及精确度有待提高等问题,提出了一种融合通道注意力机制与残差密集连接模块的改进型U-Net算法,先利用通道注意机制来增强网络的识别能力,再利用残差密集模块代替传统的卷积模块来提升网络分割细小血管的性能。在DRIVE和CHASE数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,该算法的ACC、SE、SP和AUC值均比较高,分割效果较好。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 通道注意力机制 残差密集连接
下载PDF
阶梯式图像去噪方法
3
作者 王靖 姜竹青 +2 位作者 门爱东 郭晓强 王智康 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期52-57,共6页
为了提高对原始红绿蓝(RAW)和标准红绿蓝(sRGB)2种格式的真实噪声图像的去噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的阶梯式图像去噪方法。第一阶段,利用单个通道内空间结构信息对图像各个通道独立去噪,获得初步去噪结果。第二阶段,利用噪声... 为了提高对原始红绿蓝(RAW)和标准红绿蓝(sRGB)2种格式的真实噪声图像的去噪性能,提出了一种基于卷积神经网络的阶梯式图像去噪方法。第一阶段,利用单个通道内空间结构信息对图像各个通道独立去噪,获得初步去噪结果。第二阶段,利用噪声图像在不同通道的相关性进一步去噪,获得增强的去噪结果。在所提方法中引入误差反馈机制来减少采样带来的信息损失;使用密集残差连接模块使得提取到的噪声图像特征能更有效地复用和传播;利用通道注意力使得网络有选择性地增强信息量大的特征,抑制无用特征。将所提方法与常用的其他去噪方法比较,实验结果表明,在达姆施塔特噪声数据集的RAW/sRGB数据集上,所提方法分别达到了49.55 dB和39.55 dB的峰值信噪比(PSNR);在跨通道数据集达到了39.52 dB的PSNR,较目前绝大多数方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像去噪 误差反馈 密集残差连接
原文传递
基于生成对抗网络的机载遥感图像超分辨率重建 被引量：11
4
作者 毕晓君 潘梦迪 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期74-83,共10页
为解决机载遥感图像质量易受环境影响的问题,对其进行超分辨率重建,对现有深度学习机载遥感图像超分辨率重建方法存在的特征提取能力差、重建图像边缘平滑、模型训练困难的问题进行改进,增强图像重建效果。将生成对抗网络作为模型的整... 为解决机载遥感图像质量易受环境影响的问题,对其进行超分辨率重建,对现有深度学习机载遥感图像超分辨率重建方法存在的特征提取能力差、重建图像边缘平滑、模型训练困难的问题进行改进,增强图像重建效果。将生成对抗网络作为模型的整体框架,使用密集剩余残差块增强模型特征提取能力,增加跳跃连接,有效提取机载遥感图像的浅层和深层特征,引入沃瑟斯坦式生成对抗网络优化模型训练。该方法能够有效对机载遥感图像进行4倍重建,在峰值信噪比评价上较对比方法约有2 dB增益,重建出的机载遥感图像在视觉上更清晰、细节更丰富、边缘更锐利。实验结果表明,该方法有效提升了模型特征提取能力,优化了训练过程,重建的机载遥感图像效果较好。 展开更多
关键词 机载遥感 超分辨率重建 深度学习 密集剩余残差块 特征提取 跳跃链接 沃瑟斯坦 生成对抗网络
下载PDF
基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原方法
5
作者 张甜 卢振坤 +1 位作者 纪佳奇 刘胜 《现代计算机》 2023年第10期1-8,共8页
针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了... 针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了注意力机制的多尺度残差密集连接模块作为网络的基本结构。实验结果表明,与生成对抗网络相比,在GOPRO数据集的PSNR和SSIM最大分别提升了4.13 dB和0.0254 dB,和近年来效果最明显的SRN相比,Kohler数据集上的PSNR和SSIM分别提升了0.31 dB和0.0179 dB,具有更好的泛化性能。 展开更多
关键词 多尺度特征融合模块 残差密集型连接模块 注意力机制
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部