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基于多尺度显著性与深度小波残差的红外线超分辨率成像

DOI：10.1016/j.infrared.2018.12.028 期刊：Infrared Physics & Technology 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 低密度焦平面阵列的红外（IR）成像系统会产生空间分辨率较差的图像。为解决这一限制，可在红外低分辨率（LR）图像上应用超分辨率（SR）算法。本文提出一种基于多尺度显著性检测与小波域深度卷积神经网络（DWCNN）学习残差的新SR技术。输入LR图像通过二维离散小波变换在转换域进行处理，将图像分解为低频和高频子带。多尺度显著性检测用于从双三次上采样LR图像中提取小尺度与大尺度显著特征图，这些特征图被整合至LR图像的高频子带中。此外，利用训练阶段DWCNN学习的残差对低频与高频子带进行优化。该算法与传统及前沿SR方法进行对比，结果表明：本方法重建质量优异，具有高峰值信噪比、高结构相似性及低模糊指数，且计算耗时更少。
作者： Gunnam Suryanarayana，Enmei Tu，Jie Yang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过开发一种基于多尺度显著性检测和小波域深度卷积神经网络残差的新超分辨率技术，以解决低密度焦平面阵列红外图像空间分辨率低的问题。

研究成果

所提出的红外图像超分辨率方法通过利用多尺度显著性和深度小波残差，有效减少了模糊伪影并恢复了高频细节，在PSNR、SSIM和Qblur指标上相比现有方法实现了更优的性能，同时降低了计算时间，使其适用于实时应用。

研究不足

该方法在处理非常复杂的纹理或极端噪声条件时可能存在局限性，且计算效率虽有所提升，但对于具有更高缩放因子的实时应用而言仍有进一步优化的空间。

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