基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建
Super resolution reconstruction of digital vein image based on frequency division and residual of multi receptive field density
1. 绵阳职业技术学院 电子与信息学院, 四川 绵阳 621000
2. 浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018
摘要
针对红外线CCD摄像头采集指静脉图像较为模糊造成指静脉识别误检率高的问题，提出了基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建方法。该方法构建了图像高低频信息处理子网络，并将RRFDB结构集成到高频子网络中，以RFB为核心的残差密集块设计提升了感受野并降低计算复杂度，更好地保留了原始指静脉图像的线状纹理特征。实验结果表明，该方法能有效改善指静脉图像质量，与SRCNN、VDSR、DRRN等超分辨率重建方法在FV-USM和MMCBNU-6000数据集上进行对比实验，该方法对指静脉特征提取效果好，重建的图像质量高，PSNR与SSIM均优于其他方法。
基金项目
四川省科技计划重点研发项目(2019YFG0112)
浙江省科技计划重大科技专项重点工业项目(2014C01047)
四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0206)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0441
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1897-1900,1910
文章编号: 1001-3695(2022)06-051-1897-04
发布历史
[2021-12-13] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
李礁, 钟乐海, 包晓安, 等. 基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1897-1900,1910. (Li Jiao, Zhong Lehai, Bao Xiao'an, et al. Super resolution reconstruction of digital vein image based on frequency division and residual of multi receptive field density [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1897-1900,1910. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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