基于金字塔式双通道卷积神经网络的深度图像超分辨率重建

针对深度图像分辨率低的问题,构建了一种金字塔式双通道深度图像超分辨率卷积神经网络。在金字塔的每一级,通过两个通道对低分辨率深度图像提取不同的有效特征,通道1为增强型残差结构,可以将丰富的图像细节传递到后面的图层,通道2将不同卷积层提取的特征连接起来作为此通道最后一层卷积层的输入,有益于局部特征和全局特征的结合。接着,通过将不同通道融合后的特征输入亚像素卷积实现超分辨率重建。实验结果表明,相比其他方法,该方法得到的超分辨率图像缓解了边缘失真和伪影问题,有较好的视觉效果。     

基于特征金字塔网络和密集网络的肺部CT图像超分辨率重建

针对肺部计算机断层扫描（CT）图像的超分辨率（SR）重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题,提出一种基于特征金字塔网络（FPN）和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先,在特征提取层利用FPN提取特征;其次,在特征映射层设计基于残差网络的局部结构,再用特殊的密集网络连接此类局部结构;再次,在特征重建层利用卷积神经网络（CNN）将不同深度的卷积层逐渐降为图像大小;最后,利用残差网络融合初始低分辨率（LR）特征与重建的高分辨率（HR）特征,形成最终的SR图像。对比实验显示,FPN中2次特征融合和特征映射中5个局部结构连接的深度学习网络效果更佳。所提出的网络相较于超分辨率卷积神经网络（SRCNN）等经典网络重建SR图像的峰值信噪比（PSNR）更高,并且可以获得更好的视觉质量。     

基于多尺度融合的图像超分辨率重建北大核心CSCD

针对卷积神经网络在图像超分辨率重建任务上忽视提取多尺度特征的问题,提出了一种多尺度融合网络结构。该模型从不同空间尺寸的特征图中提取高频和低频特征,并引入注意力机制,能够自适应地调整不同通道和空间区域的权重。同时,利用不同尺寸的卷积核捕捉多尺度特征,以更好地恢复图像高频细节。在多个基准数据集上进行实验,结果表明,该模型在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果上均优于其他几种先进的图像超分辨率重建模型。     

分层特征融合注意力网络图像超分辨率重建

目的 深层卷积神经网络在单幅图像超分辨率任务中取得了巨大成功。从3个卷积层的超分辨率重建卷积神经网络（super-resolution convolutional neural network,SRCNN）到超过300层的残差注意力网络（residual channel attention network,RCAN）,网络的深度和整体性能有了显著提高。然而,尽管深层网络方法提高了重建图像的质量,但因计算量大、实时性差等问题并不适合真实场景。针对该问题,本文提出轻量级的层次特征融合空间注意力网络来快速重建图像的高频细节。方法 网络由浅层特征提取层、分层特征融合层、上采样层和重建层组成。浅层特征提取层使用1个卷积层提取浅层特征,并对特征通道进行扩充;分层特征融合层由局部特征融合和全局特征融合组成,整个网络包含9个残差注意力块（residual attention block,RAB）,每3个构成一个残差注意力组,分别在组内和组间进行局部特征融合和全局特征融合。在每个残差注意力块内部,首先使用卷积层提取特征,再使用空间注意力模块对特征图的不同空间位置分配不同的权重,提高高频区域特征的注意力,以快速恢复高频细节信息;上采样层使用亚像素卷积对特征图进行上采样,将特征图放大到目标图像的尺寸;重建层使用1个卷积层进行重建,得到重建后的高分辨率图像。结果 在Set5、Set14、BSD（Berkeley segmentation dataset）100、Urban100和Manga109测试数据集上进行测试。当放大因子为4时,峰值信噪比分别为31.98 dB、28.40 dB、27.45 dB、25.77 dB和29.37 dB。本文算法比其他同等规模的网络在测试结果上有明显提升。结论 本文提出的多层特征融合注意力网络,通过结合空间注意力模块和分层特征融合结构的优势,可以快速恢复图像的高频细节并且具有较小的计算复杂度。     

基于空洞卷积的医学图像超分辨率重建算法

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。     

基于注意力机制与特征融合的图像超分辨率重建

目前多数利用卷积神经网络进行图像超分辨率重建的方法忽视对自然图像固有属性的捕捉,并且仅在单一尺度下提取特征。针对该问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的网络结构。利用注意力机制融合图像的非局部信息和二阶特征,提高网络的特征表达能力,同时使用不同尺度的卷积核提取图像的不同尺度信息,以保存多尺度完整的信息特征。实验结果表明,该方法重建图像的客观评价指标和视觉效果均优于Bicubic、SRCNN、SCN和LapSRN方法。     

基于特征融合的图像超分辨率

近年深度卷积神经网络在图像超分辨率领域取得了巨大成功。然而多数基于深度卷积神经的超分辨率模型不能很好地利用来自低分辨率图像的各级特征，从而导致相对较差的性能。本文采用全局特征融合的方法，对全局多层次特征进行联合学习，充分利用各卷积通道特征，通过全局跳跃连接，使网络更注重高频信息的学习，并采用亚像素卷积实现上采样重建，取得了更好的效果。     

边缘结构保持的加权BDTV全光场图像超分辨率重建

目的 全光场相机一次曝光获得4维光场信息,即2维空间信息和2维角度信息.然而,渲染获取图像的空间分辨率较低,角度分辨率也无法满足应用需求.针对此问题,提出一种边缘结构保持加权的超数字化全变分(BDTV)超分辨率重建算法.方法 将重建后图像与不同视角低分辨率图像的边缘拟合误差函数作为数据项的权重,并利用BDTV先验模型去噪和保持边缘.结果 为验证本文方法的有效性,将本文方法与其他方法进行了实验,其结果是无论是在视觉效果还是指标评价方面,本文方法的重建效果和边缘保持效果都优于其他方法,峰值信噪比提升约1 dB,结构相似性指数也有约0.01的提升.结论 本文算法不仅提高了全光场图像的空间分辨率和角度分辨率,同时也更好地保持了图像的边缘信息,特别是当深度图存在误差时,该算法的超分辨率重建和边缘保持效果更为明显.     

深度卷积神经网络图像超分辨率重建方法研究

基于深度卷积神经网络算法实现网络图像超分辨率重建技术，为满足图像的超分辨率精度检测和构建需求，通过构建图像融合技术来实现图像重建架构，形成以机器人视觉系统数据为主体的控制模块，实现对网络图像超分辨率的图像融合分析的目标，完成深度卷积神经网络图像重建。在深度卷积神经网络图像的构建过程中，注意神经网络输出数据决策方案和图像的自适应预置模块设计，分析深度卷积神经网络的各层节点数，平衡图像分辨率数据深度卷积过程中的信息损失量，提升图像分辨率数据的重建精度。     

基于残差神经网络的图像超分辨率改进算法

为更有效地提升图像的超分辨率（SR）效果,提出了一种多阶段级联残差卷积神经网络模型。首先,该模型采用了两阶段超分辨率图像重建方法先重建2倍超分辨率图像,再重建4倍超分辨率图像;其次,第一阶段与第二阶段皆使用残差层和跳层结构预测出高分辨率空间的纹理信息,由反卷积层分别重建出2倍与4倍大小的超分辨率图像;最后,以两阶段的结果分别构建多任务损失函数,利用第一阶段的损失指导第二阶段的损失,从而提高网络的训练速度,加强网络学习中的监督指导。实验结果表明,与bilinear算法、bicubic算法、基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）算法和加速的超分辨率卷积神经网络（FSRCNN）算法相比,所提模型能更好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度平滑,获得更高的峰值信噪比（PSNR）和平均结构相似度（MSSIM）。     

多实化视图的自维护算法

实化视图的维护是数据仓库技术的重要问题，近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法大多是针对单个实化视图的维护。该文提出了一种多实化视图的自维护算法，该算法利用局部约简规则和主外键引用关系生成较小的辅助视图集，使多实化视图和辅助视图集都是自维护的。     

Query optimization using restructured views: Theory and experiments

We study optimization of relational queries using materialized views, where views may be regular or restructured. In a restructured view, some data from the base table(s) are represented as metadata—that is, schema information, such as table and attribute names—or vice versa.     

Incremental maintenance of aggregate and outerjoin expressions

Views stored in a data warehouse need to be kept current. As recomputing the views is very expensive, incremental maintenance algorithms are required. Over recent years, several incremental maintenance algorithms have been proposed. None of the proposed algorithms handle the general case of relational expressions involving aggregate and outerjoin operators efficiently.     

多视角深度图融合方法综述

利用深度图对物体三维表面建模是一种快速而准确的方法，本文对前人和同行发现的深度图建模的多视角深度图融合方法进行了回顾和详细讨论，主要从深度图融合的两个主要步骤：数据配准与表面拼合，对方法进行了说明。     

数据仓库环境中可扩展的动态物化视图选择方法

数据仓库通常要对大量的数据进行运算,以精简的结果来回答用户的查询,这一特点使得物化视图技术在数据仓库中尤为重要.然而现有支持物化视图自动选择的方法是静态的,它违背了联机分析处理(OLAP)和决策支持系统(DSS)的动态本质.本文提出了可扩展的动态物化视图方法,通过将整个物化视图选择问题(MVS)分解为三个阶段,降低了问题的复杂度,提高了物化视图的有效性.通过动态调整,物化视图能即时适应查询需求.算法复杂度分析证明了方案的可扩展性.动态调整算法模拟实验验证了方案具有很好的自适应性.     

Constructing a wire-frame from views on arbitrary view planes for objects with conic sections inclined to all view planes

A new and efficient approach to construct a 3D wire-frame of an object from its orthographic projections is described. The input projections can be two or more and can include regular and complete auxiliary views. Each view may contain linear, circular and other conic sections. The output is a 3D wire-frame that is consistent with the input views.The approach can handle auxiliary views containing curved edges. This generality derives from a new technique to construct 3D vertices from the input 2D vertices (as opposed to matching coordinates that is prevalent in current art). 3D vertices are constructed by projecting the 2D vertices in a pair of views on the common line of the two views. The construction of 3D edges also does not require the addition of silhouette and tangential vertices and subsequently splitting edges in the views. The concepts of complete edges and n-tuples are introduced to obviate this need. Entities corresponding to the 3D edge in each view are first identified and the 3D edges are then constructed from the information available with the matching 2D edges. This allows the algorithm to handle conic sections that are not parallel to any of the viewing directions. The localization of effort in constructing 3D edges is the source of efficiency of the construction algorithm as it does not process all potential 3D edges.Working of the algorithm on typical drawings is illustrated.     

Optimizing XML queries: Bitmapped materialized views vs. indexes

Optimizing queries using materialized views has not been addressed adequately in the context of XML due to the many limitations associated with the definition and usability of materialized views in traditional XML query evaluation models.     

实视图选取策略及其实现技术

研究了数据仓库中一般的实视图选取策略，定义一种利益代价图——BC图(Benefits Cost Graph)，并以BC图为基础给出了选取实视图集的算法.最后，将BC图扩展为BC^＋图，解决带索引的实视图的选取问题.     

基于fisheye views算法解决可视化程序设计语言问题的研究

可视化程序设计语言已经引起了越来越多学者的研究兴趣,并产生了一系列研究成果。在对编程元素由二维图形对象构成的传统可视化程序设计语言中产生的两个显示问题进行了详细分析,提出引入一种改进的fisheye views算法来解决这些问题的方法。并通过设计的原型系统VPMF表征了该方法的效果和可行性。