一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法.pdf

多尺度上采样方法的轻量级图像超分辨率重建.docx PAGE 1- 多尺度上采样方法的轻量级图像超分辨率重建 一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像超分辨率重建（Super-ResolutionReconstruction，简称SR）已成为图像处理领域的研究热点。超分辨率重建技术旨在从低分辨率（LR）图像中恢复出高分辨率（HR）图像，这一技术在医学成像、遥感图像处理以及人机交互等多个领域具有广泛的应用前景。传统的超分辨率方法往往依赖于复杂的算法和大量的计算资源，导致其实时性较差。近年来，轻量级图像超分辨率重建技术应运而生，它通过优化算法结构和降低计算复杂度，在保证重建质量的同时，显著提升了算法的实时性能。 轻量级超分辨率重建方法的研究对

2025-01-20 约4.93千字 9页立即下载

2025-04-04 约4.04万字 65页立即下载

基于多注意力机制融合的轻量级双目图像超分辨率方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881858 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210538803.7 G06V 10/40 (2022.01)

2023-05-18 约1.25万字 12页立即下载

2025-03-11 约1.3万字 19页立即下载

2025-03-05 约2.31万字 33页立即下载

基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究.pdf 基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究摘要 图像超分辨率重建是数字图像处理领域的重要议题，其目标在于利用低分辨率图像所包含的信息，重构出相应的高分辨率图像。随着计算机科技的进步，图像超分辨率重建的研究的理论价值和实践意义愈发突出，成为当前计算机视觉领域研究的热点之一。但现有方法仍存在着一些问题，首先，许多现有的超分辨率方法仅局限于处理单一尺度的图像重建，即每个网络模型仅能针对特定尺度的图像进行超分辨率操作，这严重制约了模型在实际应用中的通用性。其次，现有模型在提取最终图像特征多样性方面尚显不足，导致重建后的图片缺乏细节信息，呈现出平滑化的趋势。这在很大程度上影响了图像的视觉质量

2025-04-23 约13.86万字 77页立即下载

基于轻量级可逆网络的肺部CT图像超分辨率算法研究.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要肺部疾病是全球常见的健康问题，其患病率持续升高。计算机断层扫描（ComputedTomography，CT）技术在检查肺部情况方面具有关键作用。然而，现有超分模型未聚焦局部细节和边缘轮廓，未充分考虑肺部CT图像特征分布不均的独特性质。同时，现有超分模型复杂度高且运算量大，使得在计算设备资源有限的医疗机构中部署成为重要挑战。针对现有超分模型对肺部CT图像局部细节超分辨率不足导致医生对患者病理状况误判的难题，现有模型未聚焦高频特征，因此提出一种融合残差通道注意力机制和可逆网络的肺部CT超分辨率模型。针对现有超分模型复杂度过高导致在医疗机构计算设备资源

2025-02-27 约9.4万字 79页立即下载

基于深度学习的图像超分辨率重建.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362226 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110668604.3 (22)申请日 2021.06.16 (71)申请人桂林理工大学地址

2023-06-20 约4.53千字 8页立即下载

一种基于超分辨率重建的模糊图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344110 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110713780.4 (22)申请日 2021.06.26 (71)申请人浙江

2023-06-18 约1.74万字 15页立即下载

边缘场景下的轻量级超分辨率重建技术研究.docx 边缘场景下的轻量级超分辨率重建技术研究一、引言近年来，随着科技的发展和进步，超分辨率重建技术在许多领域得到广泛应用。尤其是在移动计算、边缘计算等场景下，轻量级超分辨率重建技术显得尤为重要。本文旨在探讨边缘场景下的轻量级超分辨率重建技术的研究现状、方法及挑战，以期为相关领域的研究者提供参考和指导。二、研究背景与意义随着移动设备和嵌入式系统的普及，人们对于图像、视频等多媒体信息的需求日益增长。然而，由于设备性能、网络带宽等因素的限制，高分辨率的图像和视频在传输和存储过程中往往面临诸多挑战。因此，如何在边缘场景下实现轻量级超分辨率重建，成为了一个重要的研究方向。轻量级超分辨率重建技术不仅能够

2025-02-08 约4.53千字 9页立即下载

基于高分辨率网络的轻量级人体姿态估计研究.pdf 基于高分辨率网络的轻量级人体姿态估计研究摘要人体姿态估计通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，被广泛应用于动作检测、人机交互、虚拟现实等领域，成为计算机视觉的一个重要研究方向。随着技术的不断迭代，2D人体姿态估计模型出现规模日益庞大，难以应用于低算力、便携式的终端设备的问题。针对模型计算成本即参数量、计算量与模型性能之间平衡的问题，本文深入调研2D人体姿态估计方向的研究现状和相关先进方法。首先在简单基线（SBL）的基础上构建

2025-03-13 约7.77万字 56页立即下载

基于非局部信息融合的轻量级超分辨率算法：原理、创新与应用.docx 基于非局部信息融合的轻量级超分辨率算法：原理、创新与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，图像作为信息传播与存储的重要载体，其应用场景愈发广泛。从医学影像诊断、卫星遥感监测，到安防监控、消费电子等领域，高分辨率图像都发挥着至关重要的作用。在医学影像中，高分辨率的图像能够帮助医生更清晰地观察病变组织，提高疾病诊断的准确性；在卫星图像分析里，高分辨率有助于更精准地识别地理特征、监测环境变化。然而，受限于硬件设备、传输带宽以及存储成本等因素，实际获取的图像往往分辨率较低，这在很大程度上限制了图像后续处理与分析的效果。例如，在安防监控中，低分辨率图像可能导致无法准确识别嫌疑人的面

2025-03-07 约4.16万字 31页立即下载

基于多路跨尺度信息融合的轻量级超分辨率算法：探索与创新.docx 基于多路跨尺度信息融合的轻量级超分辨率算法：探索与创新一、引言 1.1研究背景在数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于计算机视觉、医学影像、安防监控、卫星遥感等众多领域。图像分辨率作为衡量图像质量的关键指标，对各领域的应用效果起着决定性作用。高分辨率图像能够呈现出更丰富的细节信息，为后续的分析和处理提供坚实基础，例如在医学影像领域，高分辨率的图像有助于医生更准确地检测和诊断疾病；在安防监控中，高分辨率图像能更清晰地捕捉目标物体的特征，提高目标识别的准确率；在卫星遥感方面，高分辨率图像可以帮助研究人员更细致地观察地球表面的变化，为资源勘探、环境监测等提供有力支持。然而，受限于图

2025-04-16 约3.79万字 30页立即下载

深度学习驱动下的轻量化图像超分辨率重建算法的创新与实践.docx 深度学习驱动下的轻量化图像超分辨率重建算法的创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义在数字化信息飞速发展的时代，图像作为重要的信息载体，广泛应用于医学成像、卫星遥感、安防监控、图像压缩、影视制作、文物保护等诸多领域。然而，由于成像设备的物理限制、传输过程中的噪声干扰以及存储空间和传输带宽的约束，实际获取到的图像往往是低分辨率的。低分辨率图像在实际应用中存在诸多局限性，其像素密度较低，无法清晰展现图像的细节，这使得图像在视觉效果上显得模糊不清，难以满足人们对图像质量的要求。在医学影像领域，低分辨率的医学图像可能导致医生无法准确识别病变组织的细微特征，从而影响疾病的诊断准确性，延误治疗时机

2025-03-20 约4.32万字 33页立即下载

2025-03-09 约6.86千字 17页立即下载