【摘 要】
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红外图像普遍存在分辨率低、细节模糊和视觉效果差的问题,使其难于直接应用在PCB故障诊断系统中.针对这一问题,本文提出了一种可充分利用红外图像层次特征的混合残差密集网络超分辨率重建算法.首先,使用卷积神经网络提取原始低分辨率图像的浅层特征信息;其次,设计多路径混合残差密集连接块,进一步提取更丰富的深层特征信息;最后,引入全局特征融合与残差学习自适应的学习并整合全局特征信息,应用转置卷积上采样完成红外图像的超分辨率重建.实验结果表明,本文算法能够有效提高重建后红外图像分辨率,使细节信息得到改善、视觉效果得到提
【机 构】
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中国民航大学 工程技术训练中心,天津300300;中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300;中国民航大学职业技术学院,天津300300
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红外图像普遍存在分辨率低、细节模糊和视觉效果差的问题,使其难于直接应用在PCB故障诊断系统中.针对这一问题,本文提出了一种可充分利用红外图像层次特征的混合残差密集网络超分辨率重建算法.首先,使用卷积神经网络提取原始低分辨率图像的浅层特征信息;其次,设计多路径混合残差密集连接块,进一步提取更丰富的深层特征信息;最后,引入全局特征融合与残差学习自适应的学习并整合全局特征信息,应用转置卷积上采样完成红外图像的超分辨率重建.实验结果表明,本文算法能够有效提高重建后红外图像分辨率,使细节信息得到改善、视觉效果得到提升.基于公共/自建数据集得到的重建后图像峰值信噪比和结构相似性指标分别达到42.17 dB/39.32 dB和0.9503/0.9466,优于文中列举的双三次内插法、SRCNN和ESPCN模型,重建性能得到明显提高.
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