使用多层3×3等小卷积核代替单层9×9等大卷积核,更加有效地利用特征,增强模型的超分辨率重构效果.结果 MCSR迭代4×106次即可收敛,在Set5与Set14数据集上边长放大3倍后的平均峰值信噪比分别是32.84 dB和29.28 dB,与SRCNN相比提升显著.结论 MCSR收敛速度更快,并且可以生成轮廓清晰的高分辨率图像,超分辨率效果更加优秀...
第一种是把深度卷积网络和生成对抗神经网络结合起来。第二种由用深度卷积神经网络VGG-16来代替鉴别网络和为图像分类进行预训练组成。提出的第三种改进方法是通过对先前方法的分析而得到的,包括通过图像色彩校正的多维阶段、基于使用点扩散函数(PSF)和新的深度卷积神经网络的去卷积来消除颜色失真作为解决超分辨率的任务的...
摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的新型超分辨率重建方法,提出了一种基于自校准卷积和自适应密度连接(SCCADC‑SR)的新型的SR网络。首先,引入了自校准卷积作为基本卷积模块,并将其作为注意力机制的补充;其次,利用有效通道注意(ECA)去构造自适应密集连接结构来处理不同层次的特征;再次,使用CutBlur方法(图像超分辨...
摘要 本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,包括:获取第一分辨率图像;对所述第一分辨率图像进行上采样处理得到第二分辨率图像;将所述第二分辨率图像输入特征增强层得到第三分辨率图像;将所述第三分辨率图像输入卷积神经网络得到第四分辨率图像。本发明利用最近邻插值算法对图像进行上采样操作,并在输入至...
一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法说明:本发明公开了一种空时配准解卷积的非同步多视频超分辨率方法,首先对采集到的同场景、同时段、非同步...专利查询请上爱企查
基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法的matlab仿真-源码 基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法的matlab仿真_源码 上传者:leavemyleave时间:2021-09-30 全卷积网络模型源码 全卷积神经网络源码,该代码是由python语言编写,用于深度学习。 上传者:weixin_42795611时间:2018-12-27 ...
摘要 本发明提供了一种基于注意力机制的空洞卷积神经网络图像超分辨率重建方法,该方法设计了基于注意力机制的空洞卷积模块、多通道基于注意力机制的空洞卷积模块、注意力残差块、多通道特征提取模块,在此基础上设计了基于注意力机制的空洞卷积神经网络。本发明方法提出使用空洞卷积实现多种不同尺寸的感受野去提取低分...
摘要 本发明公开了一种融合仿生视觉机制的卷积神经网络图像超分辨率重建方法,首先,采用模拟人类视觉注意机制的显著性检测方法,对遥感图像进行显著性区域检测;其次,针对显著性区域,采用基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,进行超分辨率重建;最后,对非显著区域,采用双三次插值法,进行超分辨率重建。与现有的基于卷积神经...
摘要 本发明提供了一种基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建方法,包括如下步骤:一、对高分辨率人脸图像进行不同倍数下采样并处理后,获得低分辨率人脸图像的训练集;二、对另外一组高分辨率人脸图像进行不同倍数下采样并处理后,获得低分辨率人脸图像的测试集;三、将步骤一得到的训练集和步骤二得到的测试集放入极深卷...
摘要 本发明公开了一种基于非对称卷积的图像超分辨率重建网络及其构建方法,所述图像超分辨率重建网络包括:第一特征提取模块;第二特征提取模块,连接第一特征提取模块;第一放大模块,连接第二特征提取模块;第二放大模块,连接第一特征提取模块的输入端;求和模块,连接第一放大模块的输出端和第二放大模块的输出端;其中,第二...