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图像分辨率重建方法
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许淑华齐鸣鸣张谦孙亚新
高光谱图像分辨率重建方法
本发明提供了一种高光谱图像分辨率重建方法,具有这样的特征,分辨率重建模型包括:张量构建模块,用于生成高分辨率多光谱图像张量和低分辨率高光谱图像张量;门控交叉保持共享模块,用于根据低分辨率高光谱图像张量和高分辨率多光谱...
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人脸图像分辨率重建方法、装置
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双路Transformer图像分辨率方法及系统
本发明涉及图像处理领域,提出了一种双路Transformer图像分辨率方法及系统,设计了一种双路Transformer网络,通过深度特征提取模块进行纹理细节信息的强化,其中双路特征融合子模块采用了两条Transform...
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一种图像分辨率重建方法及系统
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图像分辨率重建方法及系统
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一种图像分辨率重建方法及系统
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一种图像分辨率重建方法及系统
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基于AMRMA模型的图像分辨率重建被引量:1
2025年
现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的图像分辨率(super-resolution,SR)重建方法通常在全分辨率或渐进式低分辨率(low-resolution,LR)表示上进行操作。前者可实现空间上精确但上下文信息较弱的分辨率重建结果,后者可生成语义上可靠但空间上不太精确的输出。针对上述问题,本文提出了一种新的基于跨多分辨率信息流和多重注意力机制(across-multi-resolution information flow and multiple attention mechanism,AMRMA)的分辨率重建模型和方法。该方法采用跨多分辨率信息流和信息交互机制实现多尺度特征提取和聚合,利用多重注意力机制捕捉上下文信息以增强图像高频信息,设计一种新的加权损失函数以优化模型参数。在Set5等5个公开数据集上的实验结果表明,与Bicubic、SRCNN、VDSR、RDN和MuRNet等经典和现有方法相比,本文方法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structural similarity,SSIM)分别提升了0.33 dB和0.0048,具有更好的分辨率重建效果。
仲慧朱正为
关键词:超分辨率重建

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