如上所述,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-net,该网络融入了自注意力机制,用于去模糊任务。 与仅基于卷积神经网络的方法或直接集成自注意力机制的方法相比,AMSA U-Net在准确性和速度之间取得了优越的平衡,可以在扩大模型感受野的同时提高计算效率,从而实现有效的去模糊。 解码器将多尺度特征融合结果作为输入...
编码器用深度可分离卷积实现卷积操作,用深度可分离残差卷积完成残差卷积.使用二维离散哈尔小波来实现下采样,以获取 到图像不同频率的上下文和纹理信息,在深层编码时使用了密集多接受 域通道模块,来获取不同尺度的图像信息,缓解梯度消失、重用特性的出现.在解码阶段,用哈尔小波(二维离散)的逆变换来实现上采样过程,减少图...
本发明涉及图像去运动模糊技术领域,具体涉及一种基于改进U‑Net模型的去图像运动模糊方法,所述改进U‑Net模型由深度可分离卷积、深度可分离残差卷积、哈尔小波变换、哈尔小波逆变换、密集多接受域通道模块组成,网络中的卷积核为3×3,激活函数为Leaky ReLU。使用深度可分离卷积和残差卷积代替标准卷积,减少模型计算量和...
Uformer: A General U-Shaped Transformer将U-Net模型中的卷积层用基于transformer的LeWin transformer块代替,用于去噪、去雨、去模糊等多种图像复原任务,是一种应用在高分辨率图像处理任务上的transformer模型。 Abstract 本文提出一种基于transformer的层次性编码器-解码器结构Uformer用于图像复原。Uformer有两个核心结构:...
针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题,提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法.它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用U-Net++中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以减少编码器与...
重建退化图像是图像处理中的关键任务。尽管基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的模型在该领域中非常普遍,但它们存在固有的局限性,比如对长距离依赖的建模不足以及高计算成本。 为了克服这些问题,作者引入了通道感知U型Mamba(CU-Mamba)模型,它将双状态空间模型(SSM)框架融入到U-Net架构中。 CU-Mamba使用空间SSM模块进行...
针对甲状腺结节尺寸多变,超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差... 王波,李梦翔,刘侠 - 《电子与信息学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于U-net网络的图像去模糊方法研究 图像作为承载信息的载体,在采集,保存,传输...
面对这类图像语义分割的任务,我们可以选取的经典网络有很多,比如FCN,U-Net,SegNet,DeepLab,RefineNet,Mask Rcnn,Hed Net这些都是非常经典而且在很多比赛都广泛采用的网络架构。所以我们就可以从中选取一两个经典网络作为我们这个分割任务的解决方案。我们根据我们小组的情况,选取了U-Net和SegNet作为我们的主体网络进行实...
央视国际网络无锡有限公司取得基于U-Net的图像非均匀模糊核的估计方法专利 金融界2024年11月25日消息，国家知识产权局信息显示，央视国际网络无锡有限公司取得一项名为“一种基于U-Net的图像非均匀模糊核的估计方法”的专利，授权公告号CN 115018726 B，申请日期为2022年6月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
基于自注意力机制U-net的微焦CT去射线源模糊方法 在微焦CT成像中,通常利用增大X射线源管电压,管电流来提高扫描效率,但射线源功率增加会导致焦点尺寸增大,投影图像模糊,从而降低重建图像的空间分辨率.为了解决因非理想... 刘川江,王奥,张根源,... - 《光学学报》 被引量: 0发表: 2024年 SAU-Net:基于U-Net和...