1.一种轻量化超分辨率重建方法,其特征在于,包括, 将待处理图像输入至深度特征提取网络,得到图像深度特征;所述深度特征提取网络 包括n个深度特征转换块,每个所述深度特征转换块包括渐进式细化模块、线性变换模块和 多尺度特征融合模块,用于通过U型特征蒸馏提取所述待处理图像的图像深度特征; ...
其中:I2xSR代表2倍超分辨率图像;HIR表示图像重建函数;I2xLR表示2倍低分辨率图像;HL1代表金字塔第一级函数;I1r代表金字塔第一级残差图像即2倍残差图像;fres代表残差推断函数,包含一个卷积层(3×3 kernels, 64 feature maps, stride 1);ftc表示转置卷积函数,包含一个转置卷积层(3×3 kernels, 64 feature maps,s...
1.一种基于特征蒸馏复用的轻量化图像超分辨率重建方法,其特征在于,具体步骤包括:S1、构建训练数据图像;S2、构建特征蒸馏复用网络,具体过程为:S21、构建特征提取部分,使用一个卷积层来提取低分辨率图像特征;S22、构建多层次特征蒸馏复用部分,多层次特征蒸馏复用部分由多个特征蒸馏复用部分串联组成,每一个特征蒸馏复用部分...
目标超分辨率生成模型包含依据设定顺序连接的目标密集残差网络层、第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层；通过目标密集残差网络层确定待重建射线图像的全局注意力特征与空间特征，并融合处理全局注意力特征与空间特征得到融合特征；通过目标卷积层及目标上采样层综合处理融合特征，得到待重建射线图像对应的...
2023 CCF 大数据与计算智能大赛 《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》作品名:基于预训练ESPCN的轻量化图像超分辨率模型TPU部署方案 队伍名:Absofastlutely 蒋松儒 计算机科学与技术系 硕士 南京大学 中国-江…
1.一种轻量化的单张图像超分辨率重建方法,其特征是,该方法包括如下步骤: 步骤1,构建网络模型:整个网络包括四个主要模块:浅层特征提取模块、深层特征提取模块、信息融合模块和上采样模块;浅层特征提取模块由两个卷积层组成,用以初步提取图像的结构特征;深层特征提取模块由十六个相同的轻量化双信息流残差块堆叠组成,将...
摘要 本发明属于图像生成技术领域,公开了一种基于轻量化生成模型的遥感图像超分辨率重建方法,构建基于遥感图像的生成对抗超分辨率网络总模型,包括生成网络和判别网络,通过生成网络与判别网络持续的训练对抗,来生成与真实图像更为相近的超分辨率图像;所述生成网络融合了注意力的显著性机制,将不同通道特征重新进行权重分配,...
1、本发明要解决的技术问题是提供基于轻量化扩散模型的前列腺mri超分辨率重建方法,方便实现前列腺mri超分辨率重建。 2、本发明采用如下技术方案实现发明目的: 3、基于轻量化扩散模型的前列腺mri超分辨率重建方法,其特征在于,包括以下步骤: 4、s1:对前列腺疾病患者mri图像进行预处理,通过下采样操作获取低分辨率图像; ...
1.本发明涉及一种轻量化的单张图像超分辨率重建方法,属于图像超分辨率重建领域。 背景技术: 2.单张图像超分辨率已广泛应用于红外成像、遥感成像和医疗成像等各种应用。图像超分辨率是通过结合外部先验知识和内部结构信息,以此对图像的细节进行补充并增大图像的分辨率。由于传统的图像超分辨率技术只基于人工设计的约束,不能...