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改进的有参超分辨率图像盲恢复
被引量:
2
1
作者
袁小华
高秀梅
+1 位作者
夏其英
夏德深
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期343-347,共5页
改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的...
改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的预处理共轭梯度算法。人工退化图像序列上的实验结果表明了改进方法的有效性。
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关键词
超
分辨率
图像
盲
恢复
交替优化
NEUMANN边界
预处理器
边界修正
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职称材料
基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法
被引量:
5
2
作者
陈贵强
何军
罗顺茺
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第10期3172-3176,共5页
针对有监督超分辨率算法训练过程需要大量成对图像、处理真实低分辨率图像视觉恢复效果差等问题,提出了一种基于改进CycleGAN的半监督算法Cycle-SRNet。首先,利用退化模型获得与真实低分辨率人脸相似的图像,用于训练网络参数;其次,通过...
针对有监督超分辨率算法训练过程需要大量成对图像、处理真实低分辨率图像视觉恢复效果差等问题,提出了一种基于改进CycleGAN的半监督算法Cycle-SRNet。首先,利用退化模型获得与真实低分辨率人脸相似的图像,用于训练网络参数;其次,通过重建模型恢复出具有真实效果的高分辨率人脸图像;最后引入感知损失函数保持人脸结构相似性,以更好地恢复面部特征。实验结果表明,该算法不需要成对的图像进行网络训练,在视觉效果上能够将模糊的视频监控低分辨率人脸图像恢复成清晰可辨的人脸图像,在FID、PSNR和SSIM指标上超越了SRCNN、SRGAN、CinCGAN等方法。
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关键词
单幅
图像超分辨率恢复
生成对抗网络
CycleGAN
半监督学习
人脸
超
分辨率
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职称材料
低分辨率医学图像的多图谱分割方法
3
作者
贺光华
祝汉灿
梁克维
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2017年第3期371-378,共8页
基于多图谱的图像分割方法因其分割精度高和鲁棒性强,在医学图像分割领域被广泛研究,主要包含图像配准和标签融合两个步骤.目前对多图谱分割方法的研究通常都是在图谱图像和待分割目标图像具有相同分辨率的情况下展开的.然而,由于受图...
基于多图谱的图像分割方法因其分割精度高和鲁棒性强,在医学图像分割领域被广泛研究,主要包含图像配准和标签融合两个步骤.目前对多图谱分割方法的研究通常都是在图谱图像和待分割目标图像具有相同分辨率的情况下展开的.然而,由于受图像采集时间,采集设备等影响,临床实践中采集的影像大多是低分辨率数据,使得目前在影像研究中广泛使用的方法无法有效应用于临床实践.因此,针对这一问题,我们结合图像超分辨率恢复方法,提出了精确鲁棒的低分辨率医学图像的多图谱分割方法,实验结果显示提出的方法显著地提高了多图谱分割方法的分割精度.
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关键词
低
分辨率
图像
图像
配准
多图谱
图像
分割
图像超分辨率恢复
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职称材料
题名
改进的有参超分辨率图像盲恢复
被引量:
2
1
作者
袁小华
高秀梅
夏其英
夏德深
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
淮阴师范学院计算机科学系
临沂师范学院化学系
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期343-347,共5页
基金
香港特区政府研究资助局资助项目(CUHK/4180/01E)
江苏省教育厅自然科学基金(04KJD520037)
文摘
改进了有参超分辨率图像盲恢复中的边界与正则处理以及模糊参数估计方法,用交替迭代优化来估计模糊参数和高分辨率图像,用Neumann边界图像模型和修改边界像素来避免边界错误,用近似重排系统矩阵的带结构矩阵,来构造求解高分辨率图像的预处理共轭梯度算法。人工退化图像序列上的实验结果表明了改进方法的有效性。
关键词
超
分辨率
图像
盲
恢复
交替优化
NEUMANN边界
预处理器
边界修正
Keywords
blind super-resolution image restoration
alternative optimization
Neumann boundary
preconditioner
boundary modification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法
被引量:
5
2
作者
陈贵强
何军
罗顺茺
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第10期3172-3176,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1836103)
四川省科技重点研发项目(18ZDYF2039)
四川省重大科技专项(2017GZDZX0002)。
文摘
针对有监督超分辨率算法训练过程需要大量成对图像、处理真实低分辨率图像视觉恢复效果差等问题,提出了一种基于改进CycleGAN的半监督算法Cycle-SRNet。首先,利用退化模型获得与真实低分辨率人脸相似的图像,用于训练网络参数;其次,通过重建模型恢复出具有真实效果的高分辨率人脸图像;最后引入感知损失函数保持人脸结构相似性,以更好地恢复面部特征。实验结果表明,该算法不需要成对的图像进行网络训练,在视觉效果上能够将模糊的视频监控低分辨率人脸图像恢复成清晰可辨的人脸图像,在FID、PSNR和SSIM指标上超越了SRCNN、SRGAN、CinCGAN等方法。
关键词
单幅
图像超分辨率恢复
生成对抗网络
CycleGAN
半监督学习
人脸
超
分辨率
Keywords
single image super-resolution(SISR)
GAN
CycleGAN
semi-supervised
face super-resolution
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
低分辨率医学图像的多图谱分割方法
3
作者
贺光华
祝汉灿
梁克维
机构
浙江越秀外国语学院国际商学院
绍兴文理学院数理信息学院
浙江大学数学科学学院
出处
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2017年第3期371-378,共8页
基金
国家自然科学基金(61602307
11471253)
文摘
基于多图谱的图像分割方法因其分割精度高和鲁棒性强,在医学图像分割领域被广泛研究,主要包含图像配准和标签融合两个步骤.目前对多图谱分割方法的研究通常都是在图谱图像和待分割目标图像具有相同分辨率的情况下展开的.然而,由于受图像采集时间,采集设备等影响,临床实践中采集的影像大多是低分辨率数据,使得目前在影像研究中广泛使用的方法无法有效应用于临床实践.因此,针对这一问题,我们结合图像超分辨率恢复方法,提出了精确鲁棒的低分辨率医学图像的多图谱分割方法,实验结果显示提出的方法显著地提高了多图谱分割方法的分割精度.
关键词
低
分辨率
图像
图像
配准
多图谱
图像
分割
图像超分辨率恢复
Keywords
low-resolution images
image registration
multi-atlas image segmentation
imagesuper-resolution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的有参超分辨率图像盲恢复
袁小华
高秀梅
夏其英
夏德深
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
下载PDF
职称材料
2
基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法
陈贵强
何军
罗顺茺
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
3
低分辨率医学图像的多图谱分割方法
贺光华
祝汉灿
梁克维
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
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