基于注意力机制和双通道网络的图像超分辨率重建方法.pdf

基于残差通道注意力网络的医学图像超分辨率重建方法.pptx 基于残差通道注意力网络的医学图像超分辨率重建方法;目录;PART;;;;PART;医学图像是通过各种医学影像设备（如CT、MRI、X光等）对人体内部结构进行扫描和重建得到的。这些设备利用不同的物理原理（如X射线、核磁共振等）来探测人体内部的结构和病变。;技术原理;;PART;;;;;PART;;数据预处理;;PART;;;;;;;PART;;创新性地将残差学习和通道注意力机制相结合，构建了高效的医学图像超分辨率重建网络，提高了重建图像的质量和细节表现力。;;THANKS

2024-06-30 约小于1千字 31页立即下载

基于自注意力机制的图像超分辨率重建研究.pdf 摘要 图像超分辨率重建旨在提升低质量图像的分辨率，恢复出具有丰富纹理细节的高分辨率 图像。随着深度学习的不断发展，基于卷积神经网络的图像超分辨率重建网络为了不断提升性能，往往增加复杂度，造成庞大的计算开销。而且卷积运算是感受野受限的局部性操作，而建立远距离依赖关系对图像超分辨率重建十分关键，Transformer模型提出的自注意力机制 在学习图像全局性信息方面表现优异。近期，SwinIR基于SwinTransformer的窗口自注意力 机制构建图像恢复模型，以更少的参数量取得当时最为先进的水平，但固定窗口大小难以兼顾计算成本与性能。本文将针对SwinIR存在的固定窗口局限性、训练不稳定、

2025-04-02 约12.07万字 77页立即下载

基于双通道特征迁移网络的单帧图像超分辨率重建方法.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 112991173 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110268450.9 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-09 约2.77万字 17页立即下载

基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率.docx PAGE 1- 基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率 一、1.图像超分辨率概述 图像超分辨率技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过算法提升低分辨率图像的分辨率，使其接近甚至达到原始高分辨率图像的质量。这一技术的应用十分广泛，从数码相机到手机拍照，再到卫星图像处理，都离不开图像超分辨率技术的支持。据相关数据显示，图像超分辨率技术在提升图像清晰度方面可以带来约4倍以上的分辨率提升，这对于图像质量的要求日益提高的现代生活具有重要意义。随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像超分辨率任务中取得了显著的成果。特别是在2016年，由多伦多大学和阿里巴巴研究院共同提出的V

2025-01-21 约3.61千字 6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

2025-04-22 约6.94千字 14页立即下载

基于搭载注意力机制的卷积神经网络的低分辨率图像分类研究.pdf 摘要摘要近年来由于深度学习的飞速发展，基于深度神经网络的方法在计算机视觉领域中取得了广泛的应用，并展现出优于其他所有方法的性能。在一些例如图像分类或识别的人物中，基于深度神经网络的模型甚至能够超越人类的表现。虽然深度模型取得越来越多令人印象深刻的结果，但这些结果往往由高质量的图像数据产生。这些高质量的数据在某些场景中可能容易获得，例如人脸识别，医疗诊断，但是在另外一些实际应用中，可能因为设备性能不足、距离较远、成像环境恶劣等因素的影响，我们往往只能获得低分辨率的 图像，这些图像分辨率低且存在噪声。在残差网络出现前，深度网络的性能几乎随着分辨率的降低而线性下降。低分辨率图像带来

2024-01-31 约7.33万字 79页立即下载

深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究课题报告.docx 深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究课题报告目录一、深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究开题报告二、深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究中期报告三、深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究结题报告四、深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究论文深度学习在图像超分辨率重建中的注意力机制研究与应用教学研究开题报告一、课题背景与意义随着科技的快速发展，图像处理技术在众多领域扮演着重要角色，特别是在图像采集、传输和存储过程中，由于硬件设备的限制，图像的分辨率往往受到一定的制约。图像超分

2025-04-30 约7.48千字 17页立即下载

一种基于多帧注意力机制渐进式融合的视频超分辨率方法.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 112991183 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110381167.7 (22)申请日 2021.04.09 (71)申请人华南理工大学地址

2023-06-10 约2.33万字 19页立即下载

基于多尺度残差网络的CT图像超分辨率重建.pptx 基于多尺度残差网络的CT图像超分辨率重建汇报人：2024-01-15 引言CT图像超分辨率重建技术多尺度残差网络模型设计实验数据集与实验设置实验结果分析与讨论总结与展望引言01 CT图像在医学诊断中的重要性CT图像是医学诊断中常用的影像技术之一，能够提供高分辨率的三维解剖信息，对于疾病的早期发现和准确诊断具有重要意义。超分辨率重建技术的需求在实际应用中，由于设备限制、扫描参数设置不当或患者移动等因素，获取的CT图像往往分辨率较低，难以满足精细诊断的需求。因此，研究CT图像的超分辨率重建技术，提高图像分辨率和质量，具有重要的实际应用价值。研究背景与意义目前，国内外学者在CT图像超分辨率重建方

2024-07-04 约3.19千字 27页立即下载

基于Transformer的块内块间双聚合的单图像超分辨率重建网络.docx 基于Transformer的块内块间双聚合的单图像超分辨率重建网络 目录一、内容综述................................................2 二、相关背景知识介绍........................................3 1.Transformer结构概述...................................4 2.图像超分辨率重建技术..................................5 3.单图像超分辨率重建面临的挑战..........................7 三、基于Trans

2024-10-02 约1.2万字 24页立即下载

2025-04-12 约7.99千字 18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

2025-04-06 约2.93万字 47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