基于残差网络的结直肠内窥镜图像超分辨率重建方法OA
Super-resolution reconstruction for colorectal endoscopic images based on a residual network
针对结直肠镜图像分辨率偏低、纹理信息偏少和细节模糊等缺点,提出了一种基于残差注意力网络的图像超分辨率重建算法SMRAN,选取结直肠息肉内窥镜图像数据集PolypsSet中的部分图像作为原始数据进行实验.首先,使用卷积网络提取低分辨率图像的浅层特征;其次,设计Res-Sobel结构对图像边缘特征进行增强;然后,通过引入不同大小的卷积核,设计多尺度特征融合模块(Multi-Scale feature Extraction Block,MEB),自适应…查看全部>>
郑跃坤;葛明锋;常智敏;董文飞
中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部,安徽合肥 230026||中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部,安徽合肥 230026||中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163
计算机与自动化
内窥镜图像超分辨率重建残差结构注意力机制多尺度特征融合索贝尔算子
endoscopic imagesuper-resolution reconstructionresidual structureattention mechanismmulti-scale feature extractionSobel operator
《中国光学（中英文）》 2023 (5)
1022-1033,12
国家重点研发计划(No.2021YFB3602200)苏州市科技计划项目(No.SZS201903)Supported by the National Key R & D Program of China(No.2021YFB3602200)Suzhou Science and Tech-nology Plan Project(No.SZS201903)
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