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目前基于深度学习的红外与可见光图像融合算法,通常无法感知源图像显著性区域,导致融合结果没有突出红外与可见光图像各自的典型特......
人脸超分辨率重建（Face Super-Resolution,Face SR）是一种通过算法来提高人脸图像分辨率的方法,与改良硬件设备的方式相比,它拥有低......
神经网络在图像分类任务上表现优异,但它极易受添加微小扰动的对抗样本的影响,输出错误的分类结果;而目前防御方法存在图像特征提......
合成孔径雷达（SAR）图像由于其相干成像机制,不可避免地会受到斑点噪声的干扰,使得计算机视觉系统很难对SAR数据进行自动判读。因此在......
针对水体对光的吸收和散射导致的水下图像细节模糊和颜色失真等问题,提出了一种基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强算法。该算......
针对网络视频质量低导致人脸检测准确率低的问题,提出一种基于人脸超分辨率重建的SR Face Detection模型。使用去掉自监督分支且以......
红外与可见光图像融合是复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,在目标检测与跟踪、图像增强、遥感、医疗等领域有广泛应用......
随着深度学习技术在图像领域上越来越普及,研究学者对图像超分辨率重建的研究方向从传统方法逐渐转向基于深度学习的算法。图像超......
图像的超分辨率重建技术尽管使用更快,更深的卷积神经网络已在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破,但仍然存在许多问题仍......
图像作为人类社会活动中常用的信息载体,被广泛应用于各种场景。充分利用高分辨率图像中的信息,可以帮助理解图像的内容,满足人们......
目的针对图像合成配准算法中鲁棒性差及合成图像特征信息不足导致配准精度不高的问题,提出了基于残差密集相对平均条件生成对抗网......
低分辨率虹膜图像所含有效信息较少,实际应用到虹膜识别中会影响识别精度,而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜......
针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network, GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和......
随着科技的发展和人民生活水平的提升,大家对数字流媒影音图像的视觉质量有了更高的要求,数字电视的分辨率已经从720P,1080P升级为......
医学图像配准技术是医学图像处理领域中的一个非常重要的环节,也是图像精确融合的基础。多模态医学图像配准将不同模态图像之间的......
针对现实生活中存在人与人之间相互重叠交叉遮挡,由此产生对行人检测技术中检测速度慢、检测准确率低以及鲁棒性较差等问题。实验......
为充分提取图像特征,有效去除图像噪声,在对多种图像去噪算法研究的基础上,提出一种结合残差密集块(residual dense block,RDB)的......
生成对抗网络模型可以用来生成服从原始真实图像分布规律的高频细节信息。为了进一步提高重建图像的视觉质量,对生成对抗网络的生......
