针对多种放大倍数的人脸超分辨率重建问题,提出一种基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建方法,并通过实验发现增加网络深度能够有效提升人脸重建的精度。首先,设计一个包含20个卷积层的网络从低分辨率图片和高分辨率图片之间学习一...针对多种放大倍数的人脸超分辨率重建问题,提出一种基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建方法,并通过实验发现增加网络深度能够有效提升人脸重建的精度。首先,设计一个包含20个卷积层的网络从低分辨率图片和高分辨率图片之间学习一种端到端的映射关系,并通过在网络结构中将多个小的滤波器进行多次串联以扩大提取纹理信息的范围。其次,引入了残差学习的方法来解决随着深度的提升细节信息丢失的问题。另外,将不同放大因子的低分辨率人脸图片融合到一个训练集中训练,使得该卷积网络能够解决不同放大因子的人脸超分辨率重建问题。在CASPEAL测试集上的结果显示,该极深卷积神经网络的方法比基于双三次插值的人脸重建方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度上有2.7 d B和2%的提升,和SRCNN的方法比较也有较大的提升,在精度和视觉改善方面都有较大提升。这显示了更深的网络结构能够在重建中取得更好的结果。展开更多
文摘针对多种放大倍数的人脸超分辨率重建问题,提出一种基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建方法,并通过实验发现增加网络深度能够有效提升人脸重建的精度。首先,设计一个包含20个卷积层的网络从低分辨率图片和高分辨率图片之间学习一种端到端的映射关系,并通过在网络结构中将多个小的滤波器进行多次串联以扩大提取纹理信息的范围。其次,引入了残差学习的方法来解决随着深度的提升细节信息丢失的问题。另外,将不同放大因子的低分辨率人脸图片融合到一个训练集中训练,使得该卷积网络能够解决不同放大因子的人脸超分辨率重建问题。在CASPEAL测试集上的结果显示,该极深卷积神经网络的方法比基于双三次插值的人脸重建方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度上有2.7 d B和2%的提升,和SRCNN的方法比较也有较大的提升,在精度和视觉改善方面都有较大提升。这显示了更深的网络结构能够在重建中取得更好的结果。
文摘由于器件及工艺等技术限制,红外图像分辨率相对可见光图像较低,存在细节纹理特征模糊等不足。对此,本文提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块,降低激活函数对信息流影响的同时加深网络,充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道-空间注意力模块,使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息,有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明,本文方法重建红外图像峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)优于传统的Bicubic插值法以及基于CNN的SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为×2和×4时,重建图像的平均PSNR值比传统Bicubic插值法分别提高了4.57 dB和3.37 dB。
