在计算机视觉领域,图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化,或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析,从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的...
超分辨率重建技术可根据输入图像的数量分为单张LR图像生成HR 图像技术和多张LR图像生成HR图像技术。本文着重介绍单幅图像超分辨率重建技术（Single Image Super-Resolution，SISR），该类技术凭借其灵活性与简便性及高实用性，已经被普遍应用在图像压缩、医学成像[3-5]、遥感成像[6]、公共安防[7]等领域，是目前图像...
【图像重建】基于matlab超分辨率单幅图像重建【含Matlab源码 12011期】 985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 期刊写作或指导; 5 科研合作;...
2. SISR 问题是一个不适定问题,LR 图像和 HR 图像间的对应关系通常是一对多,也就是应该有多张合理的 GT。 之前的任务中将退化的图像或者不同图像作为负样本,锚点与负样本间过于不相似,很容易区分,在计算损失时作用受限。因此利用随机的高斯模糊核作用于将 HR 图像生成多个负样本。 4.3 Feature Embedding Network...
基于深度学习的单幅图像超分辨率重建是指通过庞大的训练数据,掌握低 分辨率图像与高分辨率图像的差异,并且利用映射关系预判低分辨率图像能够实现的高分辨率图像,从而实现单幅图像超分辨率重建。深度学习旨在通过多层非线性变换,提取数据的高层抽象特征,通过学习数据有可能的分布规律,对可能获得的数据进行科学预测。 3.2基于深度...
一. 图像超分辨率重建概述 1. 概念 图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数,包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等,体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像,高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中,受采集设备...
本文针对单幅图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于CNN的超分辨率重建方法。该方法采用了深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射。通过对实验结果的分析和比较,证明了该方法在处理图像超分辨率重建问题中的有效性和优越性。 关键词:超分辨率重建、卷积神经...
应凯杰,硕士生,主研领域:图像处理。冯玉田,副教授。摘要 针对传统单幅图像超分辨率深度学习方法将不同尺度低分辨率视作独立任务的问题,提出一种以残差通道注意力模块作为特征提取,元上采样模块作为放大模块的超分辨率网络。残差通道注意力机制可以滤除冗余低频信息减少网络深度,使元上采样模块更好地训练不同尺度低分辨率...
的超分辨率图像。本发明的生成网络方法采用 4 U‑Net网络结构,使得重建的图片更接近于真实 5 1 4 图像,并在判别网络引入残差模块,提升抽取深 7 6 3 层特征的能力。 1 1 N C CN 113674154 A 权利要求书 1/3页 1.一种基于生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括: 步骤S1:获取高分辨率...
图1.1 超分辨率重建示意图 由于超分辨率重建技术具备非常明显的优势，该技术在许多行业有着广阔的应用前景：(1) 军事应用领域[4]：在军事的高空观察，战场的实时监控等场景中，由于成像设备距离目标较远或者受环境等因素的制约，往往很难得到高清的战场画面，而这些战场信息在作战指挥中有非常重要的作用，因此通过软件...