基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强
其他题名	Super-resolution Enhancement of Infrared Images Using a Lightweight Dense Residual Network
	左岑1; 杨秀杰2; 张捷3; 王璇2
	2021-03-20
发表期刊	红外技术
ISSN	1001-8891
卷号	43期号:03页码:251-257
摘要	现有的红外制导武器严重依赖操作手对目标的捕获,其捕获的精度与目标的纹理细节正相关。为了提升弱小区域的显示质量,满足现有导引头小型化、模块化、低成本的设计要求,本文设计了一种基于轻量级金字塔密集残差网络的图像增强模型,该模型在密集残差网络基础上通过密集连接层和残差网络来学习不同尺度图像之间的非线性映射,充分利用多尺度特征进行高频残差预测。同时,采用深度监督模块指导网络训练,有利于实现较大上采样因子的超分辨增强,提高其泛化能力。大量仿真实验结果表明本文所提出的超分辨模型能够获得高倍率的超分辨增强效果,其重建质量也优于对比算法。
关键词	超分辨增强 轻量级 红外图像 深度学习 特征级联 损失函数 恒等映射
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收录类别	北大核心 ; PKU ; CSCD ; ISTIC
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.cqcet.edu.cn/handle/39TD4454/4330
专题	智慧健康学院 人工智能与大数据学院
作者单位	1.重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院; 2.重庆望江工业集团有限公司; 3.中国人民解放军陆军重庆军代局
第一作者单位	智慧健康学院
推荐引用方式 GB/T 7714	左岑,杨秀杰,张捷,等. 基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强[J]. 红外技术,2021,43(03):251-257.
APA	左岑,杨秀杰,张捷,&王璇.(2021).基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强.红外技术,43(03),251-257.
MLA	左岑,et al."基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强".红外技术 43.03(2021):251-257.

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