May, 2023

基于自相似性的手绘涂鸦光声血管造影超分辨率重建

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TL;DR本文介绍了一种基于深度学习的超分辨率 PAA 方法，该方法使用伪造的 PAA 图像来训练超分辨率模型，以提高其泛化性能。实验结果表明，我们的方法在原始域和交叉域测试中均优于使用真实 PAA 图像训练的模型，并展示了基于深度学习模型伪造图像的超分辨重建质量的提升，说明深度学习模型之间的协作可以促进泛化能力，尽管初始数据集有限。
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发现论文，激发创造
  • 使用一张真实图像的迭代式超分辨率生物医学成像

    本研究提出了一种有效训练基于深度学习的超分辨率模型的方法，通过利用自动生成的高分辨率图像，仅使用一个真实图像进行训练。这种方法可自主筛选图像，从而逐步生成优化的训练数据集，提高模型的性能和可视化效果，同时维护原始生物医学图像的特性，以无须真实世界人类数据的方式训练深度神经网络。

    Jun, 2023

  • 基于学习的超分辨率框架在美国信号中的应用

    提出了一种基于深度学习的超分辨率超声图像和视频增强方法，通过训练模型和大量医学图像数据进行定制化的超分辨率处理，实现了对不同解剖区域的低分辨率超声图像和视频的有效提高，并且兼顾了训练网络的运算速度和硬件资源消耗。

    Apr, 2023

  • 自监督对比学习中的非配对 MRI 超分辨率

    本研究提出了一种基于自监督对比学习的非配对 MRI 超分辨率方法，利用有限的训练数据提高超分辨率性能，结果显示即使在仅有有限数量的 HR 图像的情况下，峰值信噪比和结构相似性指数都得到了显著提高，强调了该方法在解决有限训练数据挑战上的潜力，以推进临床应用中的高分辨率 MRI。

    Oct, 2023

  • 生成变分自编码器无监督真实图像超分辨率

    本文提出了基于生成模型的感知图像超分辨率方法，结合变分自编码器实现了联合降噪和超分辨率，使用条件生成对抗网络实现了具有良好视觉效果的图片超分辨率，并通过实验验证了该方法的有效性。

    Apr, 2020

  • 基于隐式自纹理增强的高效双分支框架，实现任意尺度组织病理学图像超分辨率

    本文介绍了一种基于双分支框架和自纹理增强机制的病理图像任意尺度超分辨率方法，该方法能够有效提高超分辨率结果，且在两个公共数据集上的表现均优于现有的定尺度和任意尺度算法。

    Apr, 2023

  • 使用深度变分自编码器进行图像超分辨率

    介绍了一种新的 VDVAE-SR 模型，利用预训练 VDVAE 的迁移学习来解决图像超分辨率问题，并与其他同类模型在图像质量指标上具有相当的竞争力。

    Mar, 2022

  • 使用 GAN 进行视频增强的超分辨率研究调查

    这篇论文总结了使用深度学习算法，如生成对抗网络，进行超分辨率图像和视频研究的最新进展，提供了改进图像和视频质量的方法，如递归学习、新颖的损失函数、帧率增强和注意力模型集成。这些进展对于增加低分辨率视频的视觉清晰度和质量具有巨大潜力，可应用于监控技术、医学成像等多个领域。此外，这个集合还深入研究了生成对抗网络的更广泛领域，探讨了它们的原理、训练方法以及在各个领域的应用，同时强调了人工智能领域中不断发展和变化的挑战与机遇。

    Dec, 2023

  • 基于图像自适应 GAN 的重建

    本研究针对深度生成模型如变分自编码器和生成对抗网络在高复杂度图片样本表现的不足，提出一种图像自适应的修复方案，增强复原的表达能力。在图像超分辨率和压缩感知方面进行了实证表明其优势。

    Jun, 2019

  • 利用循环一致性的对抗训练进行内窥镜无监督超分辨率

    本研究提出了一个基于对抗深度神经网络的无监督超分辨率（SR）框架，旨在提高内窥镜图像的质量以进行诊断和介入指导。该框架可以利用高分辨率（HR）图像将其质量传递到起始低分辨率（LR）图像中，从而能够在没有配对 LR / HR 的情况下产生令人信服的超分辨率图像。

    Jan, 2019

  • 使用 GAN 学习图像超分辨率，先学习如何进行图像退化

    本文提出了一种基于生成对抗网络的图像和人脸超分辨率的方法，通过训练高分辨率到低分辨率的 GAN 和低分辨率到高分辨率的 GAN 两个阶段，可以有效地提高实际应用场景下的低分辨率图像的质量，进而在人脸超分辨率领域取得了显著成果。

    Jul, 2018