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非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建

厦门大学学报（自然科学版） 2022年第2期61卷 278-287页

作者：陈蓉李翠华西藏民族大学信息工程学院陕西咸阳712082 厦门大学信息学院福建厦门361005

现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和... 详细信息

现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合通道特征,增强特征在空间的上下文关联;宽激活残差模块替代普通残差模块,通过扩充激活层前的卷积层输出特征来提升模型的重建精度.在5个基准数据集上的实验结果表明,该模型取得了较高的重建精度.在图像分割与目标检测任务上,与几种深度超分辨率模型相比,该模型也取得了较好的分割和检测精度.

关键词：单帧图像超分辨率深度超分辨率模型非局部多尺度融合

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非局部学习字典的图像修复

电子与信息学报 2011年第11期33卷 2672-2678页

作者：李民程建李小文乐翔电子科技大学地表空间信息技术研究所成都611731 桂林空军学院科研部桂林541003 电子科技大学电子工程学院成都611731

该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较... 详细信息

该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较好地保留了自相似块间的相关性信息,更有效地建立了它们的联合稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该算法使用大量自然图像样本来训练初始的过完备字典,既利用了样本图像的先验知识,又充分考虑了待处理图像本身的相关信息,自适应性强。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,该文方法均取得不错的修复效果。

关键词：图像修复学习字典稀疏表示联合稀疏近似非局部

基于深度学习的非局部注意力增强网络图像去雨算法研究

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电子学报 2020年第10期48卷 1899-1908页

作者：盖杉王俊生南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063

单幅图像去雨技术的瓶颈问题是在缺少帧与帧时间序列信息的情况下,如何能够在有效去除多密度雨条纹的同时保留图像背景的细节结构信息.针对该问题,本文提出了一种新的基于编码解码器结构的单幅图像去雨算法.首先利用非局部操作获得不同... 详细信息

单幅图像去雨技术的瓶颈问题是在缺少帧与帧时间序列信息的情况下,如何能够在有效去除多密度雨条纹的同时保留图像背景的细节结构信息.针对该问题,本文提出了一种新的基于编码解码器结构的单幅图像去雨算法.首先利用非局部操作获得不同像素点间的位置关系信息,从而获得图像全局信息表征.其次,采用空间注意力机制对全局信息在空间维度位置上进行权值重标定,即在通道维度上对特征进行非线性建模,从而达到聚集相似特征和有用信息的目的.最后,利用反卷积与长距离残差连接逐层恢复去雨图像的大小.分析和实验结果表明,本文提出算法雨痕去除效果明显,有效解决了去除具有不同雨密度大小雨条纹的现实困难,同时较好地保留图像的细节和边缘信息.

关键词：注意力机制非局部有益信息反卷积边缘信息

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一种轻量级的因子分解非局部网络

小型微型计算机系统 2022年第6期43卷 1185-1190页

作者：唐亮张孙杰刘燕上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

在传统的非局部操作中,对各个位置点之间长距离依赖性的逐个计算导致了庞大的计算量,使得其并不能成为一种即插即用的有效模块.基于此问题,我们提出一种新型的轻量级非局部(Lightweight Factorized Non-local,LFN)模块.LFN模块利用捕捉... 详细信息

在传统的非局部操作中,对各个位置点之间长距离依赖性的逐个计算导致了庞大的计算量,使得其并不能成为一种即插即用的有效模块.基于此问题,我们提出一种新型的轻量级非局部(Lightweight Factorized Non-local,LFN)模块.LFN模块利用捕捉全局依赖性的非局部操作来提升神经网络的性能并应用于计算机视觉领域.LFN模块是对传统非局部操作的因子分解,通过对水平和垂直两个方向进行分解,网络不仅可以捕捉到像素点之间的长距离依赖关系,而且分解后的非局部操作计算量大幅度下降.然后,通过结合LFN模块和残差模块,我们设计RLFN(Residual Lightweight Factorized Non-local)单元,并基于该单元设计两种改良网络结构分别应用于图像分类和语义分割.最后,本文算法在CIFAR-10和PASCAL VOC2012两个数据集上进行分类及语义分割任务,实验结果表现该算法取得十分优越的性能.

关键词：非局部神经网络图像分类语义分割

基于非局部生成对抗网络的单张散焦图像去模糊

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测绘地理信息 2022年第S01期47卷 142-147页

作者：赵明明蒋佳芹尹泓澈李礼姚剑武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 广东开放大学人工智能应用创新研究中心广东广州510091

由于相机的景深有限,通常很难从单个相机获得全焦图像。针对因散焦现象而变得模糊的散焦图像,本文提出了一个端到端的非局部生成对抗神经网络DNGAN,通过在真实的数据集下训练模型,实现散焦图像的去模糊和散焦图的估计。DNGAN由散焦图估... 详细信息

由于相机的景深有限,通常很难从单个相机获得全焦图像。针对因散焦现象而变得模糊的散焦图像,本文提出了一个端到端的非局部生成对抗神经网络DNGAN,通过在真实的数据集下训练模型,实现散焦图像的去模糊和散焦图的估计。DNGAN由散焦图估计和特征融合两大核心模块组成。其中散焦图估计模块采用编码器-解码器的结构实现对输入图像聚焦和散焦区域的判断;特征融合模块采用融合了注意力机制的由粗到细的非局部思想,让散焦图像充分融合周围相似的高频细节纹理信息,并结合散焦图估计模块的结果,指导散焦图像有偏重的进行去模糊图像增强;同时加入生成对抗模块让网络生成更加丰富的纹理特征。本论文实验从客观评价指标和图像视觉对比效果两方面论证了提出的网络在真实数据集下的散焦图像去模糊任务和散焦图估计任务上的优势。

关键词：散焦图像散焦图生成对抗网络非局部图像增强

基于高维度特征分析的非局部图像质量评价方法

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电子与信息学报 2016年第9期38卷 2365-2370页

作者：丁勇李楠浙江大学超大规模集成电路设计研究所杭州310027

传统的图像质量评价方法通常提取低维度特征即图像的片面信息用来分析图像质量。高维度特征尽管不易分析但保留了更多信息,更利于全面分析图像质量。针对这种现状,该文提出一种优化数据采样后基于高维度特征分析的图像质量评价方法。首... 详细信息

传统的图像质量评价方法通常提取低维度特征即图像的片面信息用来分析图像质量。高维度特征尽管不易分析但保留了更多信息,更利于全面分析图像质量。针对这种现状,该文提出一种优化数据采样后基于高维度特征分析的图像质量评价方法。首先对图像数据采样分别利用块匹配进行筛选,用主成分分析进行降维,其次利用核独立分量分析从图像数据采样中提取高维度特征,最后基于自然图像统计特性对特征进行综合得出图像质量。实验结果表明所提方法与人的主观评价较为一致。

关键词：图像质量评价高维度特征非局部核独立分量分析

基于张量投影的多特征非局部动态核稀疏表示的SAR图像分类

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光电子．激光 2021年第7期32卷 742-752页

作者：吴效莹温显斌徐海霞袁立明天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003

为了解决多特征空间非线性不可分问题,充分考虑不同类型特征局部信息的共性和个性,以及非局部信息差异性,提出一种基于张量投影的多特征非局部动态核稀疏表示方法。在SAR图像多特征基础上,将核变换、张量投影理论和动态核稀疏表示进行融... 详细信息

为了解决多特征空间非线性不可分问题,充分考虑不同类型特征局部信息的共性和个性,以及非局部信息差异性,提出一种基于张量投影的多特征非局部动态核稀疏表示方法。在SAR图像多特征基础上,将核变换、张量投影理论和动态核稀疏表示进行融合,实现SAR图像分类,并在SAR数据集上验证了所提方法有效性。

关键词：核稀疏表示张量投影非局部动态 SAR图像分类

非局部半线性分数阶偏微分方程的温和解(英文)

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应用数学 2018年第2期31卷 436-440页

作者：郭仲凯王文娅中南民族大学数学与统计学院湖北武汉430074 江汉大学数学与计算机科学学院湖北武汉430056

本文考虑一类Caputo分数阶导数意义下半线性非局部分数阶偏微分方程温和解的存在唯一性.

关键词：偏微分方程温和解非局部 Caputo意义下分数阶导数

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非局部联合稀疏近似的超分辨率重建算法

电子与信息学报 2011年第6期33卷 1407-1412页

作者：李民李世华李小文乐翔电子科技大学地表空间信息技术研究所成都611731 桂林空军学院科研部桂林541003 电子科技大学电子工程学院成都611731

该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重... 详细信息

该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重建。该文方法保证跨尺度自相似集具有相同的稀疏性模式,能更有效地利用图像的自相似性先验信息,提高算法的自适应性。通过自然图像实验,与其它几种基于学习的超分辨率算法对比,超分辨率效果有较好改善。

关键词：图像处理超分辨率联合稀疏近似非局部跨尺度