针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息,且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征,出了基于空洞卷积与双注意力机制(Dilated Convolution and Dual AttentionMechanism,DCDAM)的融合网络。该网络...针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息,且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征,出了基于空洞卷积与双注意力机制(Dilated Convolution and Dual AttentionMechanism,DCDAM)的融合网络。该网络首先通过多尺度编码器从图像中提取原始特征,其中编码器利用空洞卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不通过下采样算子。其次,在融合策略中引入双注意力机制,将获得的原始特征输入到注意力模块进行特征增强,获得注意力特征;原始特征和注意力特征合成最终融合特征,得在不丢失细节信息的情况下捕获典型信息,同时抑制融合过程中的噪声干扰。最后,解码器采用全尺度跳跃连接和密集网络对融合特征进行解码生成融合图像。通过实验表明,DCDAM比其他同类有代表性的方法在定性和定量指标评价都有提高,体现良好的融合视觉效果。展开更多
为解决现有医学图像超分辨率重建中存在的图像细节模糊、全局信息利用不充分等问题,提出一种基于空洞卷积与改进的混合注意力机制的医学图像超分辨率重建算法。首先,将深度可分离卷积与空洞卷积相结合,使用不同大小的感受野对图像进行...为解决现有医学图像超分辨率重建中存在的图像细节模糊、全局信息利用不充分等问题,提出一种基于空洞卷积与改进的混合注意力机制的医学图像超分辨率重建算法。首先,将深度可分离卷积与空洞卷积相结合,使用不同大小的感受野对图像进行不同尺度的特征提取,从而增强特征表达能力;其次,引入边缘通道注意力机制,在提取图像高频特征的同时融合边缘信息,从而提高模型的重建精度;再次,混合L1损失与感知损失函数作为整体损失函数,使重建后的图像效果更符合人类视觉感观。实验结果表明,在放大因子为3时,与基于卷积神经网络的图像超分辨率(SRCNN)算法、VDSR(Very Deep convolutional networks Super-Resolution)相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了11.29%与7.85%;结构相似性(SSIM)平均提高了5.25%和2.44%。可见,所提算法能增强医学图像的效果与纹理特征,且对图像整体结构还原更加完整。展开更多
文摘针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息,且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征,出了基于空洞卷积与双注意力机制(Dilated Convolution and Dual AttentionMechanism,DCDAM)的融合网络。该网络首先通过多尺度编码器从图像中提取原始特征,其中编码器利用空洞卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不通过下采样算子。其次,在融合策略中引入双注意力机制,将获得的原始特征输入到注意力模块进行特征增强,获得注意力特征;原始特征和注意力特征合成最终融合特征,得在不丢失细节信息的情况下捕获典型信息,同时抑制融合过程中的噪声干扰。最后,解码器采用全尺度跳跃连接和密集网络对融合特征进行解码生成融合图像。通过实验表明,DCDAM比其他同类有代表性的方法在定性和定量指标评价都有提高,体现良好的融合视觉效果。
文摘为解决现有医学图像超分辨率重建中存在的图像细节模糊、全局信息利用不充分等问题,提出一种基于空洞卷积与改进的混合注意力机制的医学图像超分辨率重建算法。首先,将深度可分离卷积与空洞卷积相结合,使用不同大小的感受野对图像进行不同尺度的特征提取,从而增强特征表达能力;其次,引入边缘通道注意力机制,在提取图像高频特征的同时融合边缘信息,从而提高模型的重建精度;再次,混合L1损失与感知损失函数作为整体损失函数,使重建后的图像效果更符合人类视觉感观。实验结果表明,在放大因子为3时,与基于卷积神经网络的图像超分辨率(SRCNN)算法、VDSR(Very Deep convolutional networks Super-Resolution)相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了11.29%与7.85%;结构相似性(SSIM)平均提高了5.25%和2.44%。可见,所提算法能增强医学图像的效果与纹理特征,且对图像整体结构还原更加完整。
