自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 白亮1; 刘辉1,2 ; 尚振宏1,3
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| 刊名 | 计算机辅助设计与图形学学报(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)
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| 出版日期 | 2020 |
| 关键词 | 自适应复原 混合退化 层级特征融合 感知损失 |
| ISSN号 | 1003-9775 |
| DOI | 10.3724/SP.J.1089.2021.18482 |
| 其他题名 | Mixed Degraded Image Restoration Algorithm Based on Adaptive Fusion of Hierarchical Features |
| 产权排序 | 第2完成单位 |
| 英文摘要 | 多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重， 很难建立精确模型对其复原， 研究端到端的神经网络算法是复原的关键. 现有的基于操作选择注意力网络的算法（operation-wise attention network， OWAN）虽然有一定的性能提升， 但是其网络过于复杂， 运行较慢， 复原图像缺乏高频细节， 整体效果也有提升的空间. 针对这些问题， 提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法. 该算法直接融合不同感受野分支的特征， 增强复原图像的结构; 用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合， 增加模型的自适应性， 降低了模型冗余; 另外， 结合L1损失和感知损失， 增强了复原图像的视觉感知效果. 在DIV2K， BSD500等数据集上的实验结果表明， 该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析， 还是在主观视觉质量方面， 均优于OWAN算法， 充分证明了该算法的有效性. |
| 学科主题 | 计算机科学技术 ; 计算机应用 |
| 分类号 | TP391.41 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金[12063002] ; 国家自然科学基金[11873027] ; 国家自然科学基金[61462052] |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金[12063002, 11873027, 61462052] |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/23958]  |
| 专题 | 天文技术实验室 |
| 作者单位 | 1.昆明理工大学信息工程与自动化学院, 昆明, 650500 2.中国科学院云南天文台, 昆明, 650216 3.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室, 昆明, 650500 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 白亮,刘辉,尚振宏. 自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics),2020. |
| APA | 白亮,刘辉,&尚振宏.(2020).自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法.计算机辅助设计与图形学学报(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics). |
| MLA | 白亮,et al."自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法".计算机辅助设计与图形学学报(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics) (2020). |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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