【摘 要】
：
超分辨率重建技术是通过算法将低分辨率图像中缺失的高频信息还原,重建出高分辨率图像。基于深度学习的超分辨率重建方法能自动提取图像的特征,避免手动选择特征而出现信息缺失的问题,但出现了梯度消失,模型训练不稳定的新问题,而且对于色彩丰富的图像在重建过程中还会出现失真问题。为了解决上述问题,提高重建图像的质量,本文研究注意力机制和生成对抗网络在超分辨率领域的优化方法,提出了两个新的超分辨率重建算法,本文的
论文部分内容阅读
超分辨率重建技术是通过算法将低分辨率图像中缺失的高频信息还原,重建出高分辨率图像。基于深度学习的超分辨率重建方法能自动提取图像的特征,避免手动选择特征而出现信息缺失的问题,但出现了梯度消失,模型训练不稳定的新问题,而且对于色彩丰富的图像在重建过程中还会出现失真问题。为了解决上述问题,提高重建图像的质量,本文研究注意力机制和生成对抗网络在超分辨率领域的优化方法,提出了两个新的超分辨率重建算法,本文的主要工作如下:（1）提出一种残差注意力机制的超分辨率重建算法（RAMSR）。首先构建了一个全局残差和局部残差的级联残差网络,既能充分挖掘图像内部特征,又能缓解网络退化的问题;然后在局部残差网络中加入改进的通道注意力机制网络,增强神经网络提取高频特征的能力;最后在通道注意力机制单元前引入深度可分离卷积网络用于减少模型参数,提高参数利用率。实验结果表明,与SRCNN、VDSR、EDSR和RCAN等方法相比,RAMSR算法提高了重建图像的质量,减少了模型参数,同等条件下减少了训练的时间。（2）提出一种残差混合注意力机制的生成对抗网络算法（RHAMGAN）。在SRGAN的基础上,对生成网络和判别网络进行了改进。一是在生成网络中,设计一种基于残差密集网络的生成网络,并在其中加入改进的混合注意力机制,让神经网络更加关注图像高频信息,使生成网络生成的图像与原图像更相似;二是在判别网络中,用相对判别网络代替标准判别网络,让神经网络输出真实图像比假图像更真实的概率,使学习的纹理更细致。实验结果表明,与SRGAN方法相比,RHAMGAN算法能提升PSNR和SSIM均值、减少伪影现象,图像重建效果良好、真实感更强。
其他文献
随着科学技术的发展,对零件表面质量的要求越来越高。难加工材料AISI 304不锈钢由于其优良的力学性能和化学性质,在各个领域中被广泛应用,但其加工硬化现象严重、加工质量不易控制等缺点限制了AISI 304不锈钢的进一步广泛使用。而加工硬化的本质就是金属显微组织的变化,即位错运动的阻力随加工变形而增大的过程。因此,金属的显微组织结构的变化对金属的加工硬化具有十分重要的影响。因此,从显微组织结构层面,
刀具刃口的不规则缺口、刻痕和凹坑等微观缺陷在刀具刃磨过程中是难以避免的问题。对刀具本身来说,在金属切削过程中这些缺陷会成为应力集中源,在切削力的作用下容易发生扩散,产生裂纹,严重影响刀具的使用寿命和刀具的可靠性。对被切削工件来说,这些微观缺陷,尤其是磨削在后刀面残留的刻痕,增大了刀面与被切削工件表面的压应力,加剧刀具磨损,严重影响工件的表面质量。为了减弱甚至消除这些不规则的缺陷,对刀具进行钝化处理
随着交通领域的快速发展,为了适应节能减排的绿色铸造发展趋势,传统的铸造铝合金无法满足新型高功率柴油发动机活塞耐热性能的要求。铝合金活塞的合金化、复合化、以及施加多场耦合作用是提高铝合金活塞耐热性能的有效途径。本论文以高Mn含量Al-Si-Cu-Ni-Mg合金为研究对象,在合金近液相线施加超声+机械振动场,细化变质富锰相,并使纳米ZrB2分布均匀,开发出一种新型耐热铝硅活塞合金材料,研究了各工艺条件
当前我国多数地区农业生产仍以传统的农业生产方式为主,不仅造成了大量人力资源和物力资源的浪费,而且存在投入高,收益低的问题。同时随着我国城乡一体化进程的加快,导致农村人口不断流失,可耕种土地面积不断减少。随着物联网技术等现代信息技术的发展,智慧农业成为未来农业发展的趋势。通过将物联网技术等现代化信息技术应用到农业生产中,能够有效的减人力和物力资源的使用,提高农业生产效率,是解决我国农业问题的最佳选择
本文主要研究以下带有临界指数的椭圆方程与分数阶方程耦合系统的解的存在性问题:（?）其中,（-△）s 为分数阶 Laplace 算子,s∈（0,1）,Ω∈RN,N≥3;μ>-λ1,s（Ω）,γ>-λ1（Ω）,λ1,s（Ω）是（（-△）s,H0s（Ω））上的第一特征值,λ1（Ω）是（-△,H01（Ω））上的第一特征值;耦合系数β∈R;Sobolev临界指数2*=2N/N-2;1
应力和温度信息的高效检测对工业生产与环境监测等应用具有非常重要的意义。基于布里渊散射技术的分布式光纤传感技术能够实现对应力和温度的响应,具备极佳的应用前景和经济效益,因而受到了产学研各界的广泛关注。对于布里渊传感系统,布里渊频移的提取是十分关键的,它直接决定了能否准确地得到待测量,如温度和应力。然而基于洛伦兹拟合等传统算法的布里渊频移提取需要迭代,十分耗时。此外,传统的方法在信噪比较低时难以得到准
教师专业技术岗位聘用关乎每位教师的切身利益,也是社会关注的焦点。近年来,随着教师队伍结构老龄化趋势日渐明显,部分教师尤其聘用在高级职称岗位上的教师工作积极性不高,不能很好地发挥"以老带新"的传承作用;中青年教师作为教学主力,虽表现突出但因岗位有限,无法聘用高级职称岗位,导致教师队伍内部利益失衡,人才流失严重。旧的竞聘制度已无法激发教师工作积极性,成为教师岗位管理难点。为解决这些难点问题,龙口
随着时代和经济的快速发展,对于一些公司或机构来说,越来越多的发票需要整理,手动录入和人工检索,不仅浪费时间,而且容易出错。人工智能的时代已经来临了,越来越多的工作都可以用人工智能的方式来解决,需要有一种发票自动识别的解决方案,通过利用OCR技术,批量采集票据上的信息,并输出结构化的数据。与传统的人工录入数据相比,将会大大的减少财务人员的工作量,提升其工作效率。为了实现日常生活中“即拍即得”的票据图
随着社会的不断发展,压电材料的无铅化和多功能化逐渐成为时代的潮流。铌酸钾钠(K1-xNaxNbO3,简称KNN)陶瓷作为一种功能陶瓷材料,因压电性能优异,居里温度高和机电耦合系数高等优点而受到了广泛关注。近年来,研究者通过掺杂改性的方法,制备了一系列高压电活性的KNN基陶瓷、光电多功能KNN基陶瓷或KNN基储能陶瓷等。本文采用传统固相反应法,利用不同离子掺杂制备了一系列KNN基陶瓷,并对掺杂后陶瓷
微结构光纤分布式声波传感系统（Micro-structured Optical Fiber Distributed Acoustic Sensing,MF-DAS）,相比于传统基于瑞利散射的光纤传感系统具有更高信噪比,更长距离和更多传感节点的特性,真正实现了基于光纤的长距离分布式传感。MF-DAS在大尺度高灵敏声波信息获取及重大基础设施内部损伤探测与外部侵害安全监测等领域具有十分广阔的应用前景。本