Jun, 2023

在兽医细胞学中使用超分辨率以提高视觉感知和分割性能

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TL;DR本研究的主要目标是通过整合超分辨率 (SR) 架构来增强细胞学图像中的语义分割质量。我们还开发了一个旨在改进在不准确对焦情况下成像质量的新数据集。实验结果表明，将 SR 技术整合到分割管线中可以在平均精度（mAP）分割指标上实现高达 25% 的显着改善。这些发现表明，利用 SR 体系结构在细胞学图像分析领域具有重大前景。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用超分辨率技术作为预处理的语义分割

    本文研究将图像超分辨率作为预处理步骤，与语义分割相结合，以提高文档图像二值化的结果和性能。

    Jun, 2023

  • 图像超分辨率的深度学习研究

    本文综述了近年来深度学习在图像超分辨率中的广泛应用，重点介绍了监督式、非监督式、以及领域特定的图像超分辨率技术。同时讨论了公开可用的基准数据集和性能评估指标等重要问题，并提出了未来需要进一步研究的方向和问题。

    Feb, 2019

  • 基于深度学习的单幅图像超分辨率的全面综述

    本研究调查了单图像超分辨率的经典方法和基于深度学习的方法，将这些方法分类为四类，并介绍了 SR 的问题，提供了图像质量指标，参考数据集和 SR 的挑战。其中包括 EDSR，CinCGAN，MSRN 等最先进的图像 SR 方法。

    Feb, 2021

  • 任务驱动超分辨率：低分辨率图像中的目标检测

    本研究探讨图像超分辨率如何在低分辨率图像目标检测任务中发挥积极作用，提出了一种新的框架来训练深度神经网络，通过传统检测 loss 与显式结合得到的检测 Loss 来优化超分辨率子网络，证明了任务驱动的超分辨率能显著提高各种条件和缩放因子下目标检测器在低分辨率图像上的准确性。

    Mar, 2018

  • SHISRCNet: 低分辨率乳腺癌组织学图像的超分辨率和分类网络

    本文介绍了一种新的基于超分辨率和多尺度特征提取的单张组织病理学图像分类网络（SHISRCNet），该网络可以更精确地诊断以低分辨率图像为输入的乳腺癌，具有较高的诊断准确度。

    Jun, 2023

  • 盲图像超分辨率：调查与发展

    这篇论文系统地回顾了最近盲目图像超分辨率的研究进展，提出了一个分类法以区分现有的方法，并对常用数据集和以前的比赛进行了总结。同时，通过对合成和真实测试图像的详细分析，对不同方法的优缺点进行了比较。

    Jul, 2021

  • 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

  • CasSR: 激活图像力量的真实世界图像超分辨率

    通过级联扩散控制模型和多重注意机制，本研究提出了一种图像超分辨率方法，其目标是从降质版本中生成高质量、清晰的图像。研究结果表明该方法在提高图像还原的准确性和真实性方面非常有效和优越。

    Mar, 2024

  • 盲超分辨率与裂纹分割联合学习的真实降质图像恢复

    本文提出了一种使用深度神经网络进行超分辨率增强的裂缝分割方法，联合训练了一个二值分割网络和一个 SR 网络，通过二者相互协同优化，提高了分割效果。在低分辨率图像中应用两个额外的路径进一步鼓励 SR 和分割的相互作用。实验结果表明，本文的方法在分割效果上具有优越性。

    Feb, 2023