传统的基于深度学习的单幅遥感影像超分辨率 (SRSISR) 方法取得了显著进展。然而,这些方法的超分辨率 (SR) 输出在视觉质量方面尚未令人足够满意。最近基于扩散模型的生成式深度学习模型能够增强输出图像的视觉质量,但由于其采样效率而限制了这种能力。在本文中,我们提出了一种基于条件扩散模型的 SRSISR 方法(FastDiffSR)...
具体来说,比例因子越大对应低分辨率图像中的信息越少,这对超分辨率来说是一个相当大的挑战。 为了解决这个问题,我们提出了一种基于分层密集采样的单幅遥感图像超分辨率新方法,以有效提取图像特征。 具体来说,提出的超分辨率密集采样残差注意力网络结合了密集采样和残差学习来改进多级特征融合和梯度传播,并利用局部和全局...
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...
包括深度学习算法在内的有多种技术可以实施 SISR。本示例探讨了一种用于 SISR 的深度学习算法,称为超深度超分辨率 (VDSR) [1]。 VDSR 网络 VDSR 是一种卷积神经网络架构,旨在执行单幅图像超分辨率 [1]。VDSR 网络学习低分辨率和高分辨率图像之间的映射。这种映射是可能的,因为低分辨率和高分辨率图像具有相似的图像...
单幅图像超分辨率:就是恢复高频信息 单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下,结合图像的一些先验知识,恢复出图像获取时丢失的高频信息,重建出一幅高分辨宰的图像。 对应的图像观测模型。 单幅图像的超分辨率重建的概念最初由Harris和Goodman等提出[Harris,1964:Goodman,1968]。而后几十年来随着数字信号...
图像超分辨率重构技术 是指利用一幅或者多幅低分辨率图片通过软件处理生成一幅具有较高分辨率图像的技术。 张宁, 王永成, 张欣, 徐东东. 基于深度学习的单幅图片超分辨率重构研究进展. 自动化学报, 2020, 46(12): 2479−2499 图像分辨率是衡量图像质量的一项重要指标。高分辨率图像拥有更高的像素密度,更多的细节信息...
对于锚点样本,对比损失将使它原理负样本,靠近正样本。由于该特征提取网络继承自 SR 网络的鉴别器,该鉴别将超分图像与高分辨率图像进行区分,因此嵌入的特征对图像退化十分敏感。故而超分图像可以很好的与负样本区分开同时靠近正样本。 总结贡献如下: 1. 提出了针对 SISR 任务的一种有效对比学习框架;...
单幅图像超分辨率重构技术 作者:吴亚东,路锦正,张红英出版社:科学出版社出版时间:2023年02月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥78.00 定价 ¥108.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。 关联商品 Photoshop网页设计与配色从新手到高手自然人机交互技术及应用单幅图像...
1.一种基于多尺度通道注意力机制的单幅图像超分辨率方法,其特征在于,具体操作步骤如下:步骤(1.1)、对低分辨率输入图像进行预处理,把输入的低分辨率图像上采样至其目标高分辨率图像的大小;步骤(1.2)、针对经过预处理后的低分辨图像I ,将其送入由一个核大小为3×3的卷preup积层构成的浅层特征提取模块进行特征I的...