【摘 要】
：
图像超分辨率重建技术的主要目标是从低分辨率图像中恢复出细节更加丰富的高分辨率图像。传统的重建技术由于学习能力有限,导致重建效果不理想。近年来,利用卷积神经网络对图像进行重建取得了巨大的进步。但是现有的重建网络模型结构深、算法复杂度高,重建效果需进一步提高。因此针对上述问题,本文设计了一种轻量级残差网络。本文结合自注意力机制与门控机制优化残差网络。首先利用SCSR方法进行图像预处理,提高重建质量。其
论文部分内容阅读
图像超分辨率重建技术的主要目标是从低分辨率图像中恢复出细节更加丰富的高分辨率图像。传统的重建技术由于学习能力有限,导致重建效果不理想。近年来,利用卷积神经网络对图像进行重建取得了巨大的进步。但是现有的重建网络模型结构深、算法复杂度高,重建效果需进一步提高。因此针对上述问题,本文设计了一种轻量级残差网络。本文结合自注意力机制与门控机制优化残差网络。首先利用SCSR方法进行图像预处理,提高重建质量。其次设计一个轻量级残差网络结构,提高模型的训练能力,降低时间复杂度。然后在轻量级残差网络中引入自注意力机制与门控机制,利用自注意力机制对图像特征进行不同类别提取,利用门控机制动态学习到不同特征的重要性,对提取到的特征进行重要性权值分配,丰富图像的特征。最后,将提取到的特征与预处理后的图像进行融合,获得超分辨率重建图像。利用本文的轻量级残差网络进行图像超分辨率重建。选取set5、set14、BSD100、Urban100数据集进行图像重建。验证结果表明,利用SCSR方法进行图像预处理可以使重建后的图像效果更清晰,较少的网络层数可以提高网络的重建效率,自注意力机制与门控机制进行特征提取可以获得更多的图像细节信息,丰富图像的高频细节,本文所设计的残差网络可以获得更高的PSNR/SSIM值。
其他文献
Web API是一种可供应用程序实现存储、消息、计算等服务功能的应用编程接口。它的好处在于容易被访问、开发、组合和扩展,因此在基于Mashup的服务系统的构建方面起着重要的支撑作用。随着互联网上Web API数量的迅猛增多,开发者面临着如何从众多功能相似的API中挑选最合适的目标以构建Mashup的问题,这为开发者带来了许多挑战。通过构建API的推荐系统则有助于缓解此问题,因此已经有许多基于协同过
随着全球一体化进程发展和“一带一路”倡议的提出,中国与周边国家的经济、技术、文化交流在广泛和纵深方面不断发展。彼此间跨语言的共享和交流成为保障和巩固发展的前提。近年来,自然语言处理技术地进步带来了机器翻译技术的飞速发展和翻译质量的大幅提升,但对于语料匮乏的非通用语翻译来说,仍然难以从根本上解决机器翻译质量低等问题。群智协同计算是伴随互联网和大数据地发展所提出的,对开放网络环境中群智资源的高效管理和
基于位置的社交网络（LBSN）随着技术的不断革新,受到越来越多的人们喜爱,由此产生大量位置相关数据,可用来提供基于位置的服务。在位置服务研究中兴趣点（POI）推荐备受关注。兴趣点推荐可以帮助用户探索感兴趣的地点,在兴趣点推荐时不可避免的面临着用户签到数据稀疏以及如何提高用户满意度的问题。在用户探索某一兴趣点的过程中,时空因素具有较大的影响作用。因此,本文提出两种兴趣点推荐方法,探索时空因素对用户访
安全是机场的生命线,是民航业永恒的主题,建设机场安全监管平台至关重要,“智”造加速势在必行。然而目前机场停机坪一线人员缺乏必要的信息终端,且监控系统不够智能,因此,一方面一线人员面临突发情况,难以迅速找到相关预案,更重要的是缺乏对一线岗位的安全工作和规范操作的实时、完整管控,难以对机场安全态势进行整体把握,相关信息滞后失真,安全管理常常是事后管理。本文对云南机场集团丽江三义国际机场停机坪视频监控中
蛋白质的可溶性是指蛋白质能否以小分子状态溶解于水或其它溶质的能力。可溶性是蛋白质生物物理研究和工业应用成功的重要先决条件,对基于蛋白质的药物设计和食品生产有至关重要的作用。传统生物实验对蛋白质可溶性的测定费时费力,也难以满足蛋白质数量的增长速度。蛋白组数据的累积为基于计算方法的蛋白质可溶性预测创造了可能性,也使之成为一个可选的替代方法。然而,现有方法在表示和挖掘可溶性特征时,仍存在一定的改进空间。
关联实体是知识的直观表达方式,知识图谱（Knowledge Graph,KG）包含大量三元组形式的关联实体,为知识驱动的应用提供结构化资源。给定查询,KG关联实体排序通过量化评价关联强度,明确候选实体的先后顺序。KG关联实体排序是实体链接、实体推荐、关联查询和关联实体推理等面向实体应用的重要环节。同时,KG关联实体排序是增强智能系统在知识发现、融合和计算过程中关联分析能力的关键要素,具有重要意义。
随着Web2.0应用的迅速发展和快速普及,大量用户生成的数据成为了Web信息服务的基础,例如,产生于电商平台的网购数据可用于分析用户的购物偏好,从而实现商品的个性化推荐。这些数据中的特征之间往往存在非线性的图型依赖关系,同时存在无法观测到的特征（如用户对商品多个描述维度的偏好）。对数据进行建模、并实现有效的信息服务,需要建立有效描述无法观测到的特征并对所蕴含的依赖关系进行有效计算分析的知识模型。作
真核细胞中能够与RNA结合的蛋白质称为RNA结合蛋白（RNA-binding protein,RBP）。RBP是一种功能强大而广泛的调节因子,在调节剪接、RNA转运等转录后过程,识别特殊的RNA结合域并与RNA相互作用。因此,快速计算分析和预测对于理解RBP至关重要。本文主要工作是将进化信息,原始序列信息,结构信息以及二肽和三肽分布信息作为特征表达方法,采用多种深度学习方法为每一种特征构建子分类模
随着世界经济的高速发展以及工业化和城镇化的不断加速,自然环境已经受到了极大的污染与破环,随之而来的后果便是每年节节攀升的患癌率与致死率。来自世界卫生组织（WHO）的最新数据显示,去年全世界患癌1930万人,死亡1000万人,而在我国每分钟就有7.5人被确诊为癌症,癌症已成为人类死亡的第二大原因。相关的研究报告显示在众多致癌因素中,遗传因素大约占比4%～6%,而环境因素则大约占比60%以上,所以研究
超声相控阵检测技术作为工业上一种重要的缺陷检测技术,能够对复杂的工件或仪器完成缺陷检测,在航空航天、核设备仪器、高铁地铁等运输工具方面发挥重大作用。目前传统的超声相控阵检测系统中信号处理多采用软件方法控制实现,虽缺陷信号处理效果较好,但占用的硬件资源较多、处理速度较慢,难以满足对超声相控阵检测实时性要求较高的工业场合。本文将现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Arra