针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image super resulotion network,FMEN)进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络...针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image super resulotion network,FMEN)进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image blind super resulotion network,FMEBN)。首先,通过图像退化模块模拟部分真实世界退化空间,使用退化预测模块预测低分辨率(low resolution,LR)图像的退化参数;然后,为能有效利用退化先验信息指导并约束网络进行重建,使用动态卷积对原网络特征提取、重建模块、高频注意力块(high frequency attention block,HFAB)结构进行改进;最后,使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)对FMEN训练策略与损失函数进行优化,减小真实数据与生成数据的差异,生成更加真实、清晰的纹理、轮廓。实验结果表明,在合成图像数据集和真实图像数据集RealWorld-38上,该算法有较好的重建精度与视觉效果,模型大小12 MB,可以满足图像盲超分辨率网络的轻量级需求。展开更多
在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题,提出了一种基于宽深超分辨率(Wide Deep Super-resol...在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题,提出了一种基于宽深超分辨率(Wide Deep Super-resolution,WDSR)网络的信道估计方法,把导频值通过最小二乘估计(Least Squares,LS)初步插值,再通过WDSR网络再次放大重构整个信道的响应。将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。仿真结果表明,与超分辨率卷积神经网络(Super-resolution Convolutional Neural Network,SRCNN)信道估计算法相比,在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6 dB。展开更多
文摘针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image super resulotion network,FMEN)进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络(fast and memory-efficient image blind super resulotion network,FMEBN)。首先,通过图像退化模块模拟部分真实世界退化空间,使用退化预测模块预测低分辨率(low resolution,LR)图像的退化参数;然后,为能有效利用退化先验信息指导并约束网络进行重建,使用动态卷积对原网络特征提取、重建模块、高频注意力块(high frequency attention block,HFAB)结构进行改进;最后,使用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)对FMEN训练策略与损失函数进行优化,减小真实数据与生成数据的差异,生成更加真实、清晰的纹理、轮廓。实验结果表明,在合成图像数据集和真实图像数据集RealWorld-38上,该算法有较好的重建精度与视觉效果,模型大小12 MB,可以满足图像盲超分辨率网络的轻量级需求。
