基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建算法

• 作者: 孙锐 章晗 程志康 张旭东
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 红外图像 卷积神经网络 注意力 迁移学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 1-13
• 页数: 13页
• 分类号: TP391|TB866
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2021.200045

摘要

针对现有红外图像分辨率低、质量不高的问题,提出了基于通道注意力与迁移学习的红外图像超分辨率重建方法.该方法设计了一个深度卷积神经网络,融入通道注意力机制来增强网络的学习能力,并且使用残差学习方式来减轻梯度爆炸或消失问题,加速网络的收敛.考虑到高质量的红外图像难以采集、数目不足的情况,将网络的训练分成两步:第一步使用自然图像来预训练网络模型,第二步利用迁移学习的知识,用较少数量的高质量红外图像对预训练的模型参数进行迁移微调,使模型对红外图像的重建效果更优.最后,加入多尺度细节滤波器来提升红外重建图像的视觉效果.在Set5、Set14数据集以及红外图像上的实验表明,融入通道注意力机制和残差学习方法,均能提升超分辨率重建的效果,迁移微调能很好地解决红外样本数量不足的问题,而多尺度细节提升滤波则能提升重建图像的细节,增大信息量.