Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建 | |
| 张帅勇; 刘美琴; 姚超; 林春雨; 赵耀 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:4页码:992-1003 |
| 摘要 | 受采集装置的限制,采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题.本文构建了分级特征反馈融合网络(Hierarchical feature feedback network, HFFN),以实现深度图像的超分辨率重建.该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺度下的分层特征,构建深度-纹理的分层特征表示.为了有效利用不同尺度下的结构信息,本文设计了一种分级特征的反馈式融合策略,综合深度-纹理的边缘特征,生成重建深度图像的边缘引导信息,完成深度图像的重建过程.与对比方法相比,实验结果表明HFNN网络提升了深度图像的主、客观重建质量. |
| 关键词 | 深度图像 超分辨率重建 特征融合 残差学习 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200542 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56369 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张帅勇,刘美琴,姚超,等. 分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建[J]. 自动化学报,2022,48(4):992-1003. |
| APA | 张帅勇,刘美琴,姚超,林春雨,&赵耀.(2022).分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建.自动化学报,48(4),992-1003. |
| MLA | 张帅勇,et al."分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建".自动化学报 48.4(2022):992-1003. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0542.pdf（3628KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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