计算机应用

作者：申利华, 李波

单位：武汉科技大学 计算机科学与技术学院，武汉 430081

关键词：肺部计算机断层扫描图像,超分辨率重建,特征金字塔网络,密集网络,残差网络

针对肺部计算机断层扫描（CT）图像的超分辨率（SR）重建中需要加大对肺结节的关注度、满足重建后的特征具有客观存在性等问题，提出一种基于特征金字塔网络（FPN）和密集网络的肺部图像SR重建方法。首先，在特征提取层利用FPN提取特征；其次，在特征映射层设计基于残差网络的局部结构，再用特殊的密集网络连接此类局部结构；再次，在特征重建层利用卷积神经网络（CNN）将不同深度的卷积层逐渐降为图像大小；最后，利用残差网络融合初始低分辨率（LR）特征与重建的高分辨率（HR）特征，形成最终的SR图像。对比实验显示，FPN中2次特征融合和特征映射中5个局部结构连接的深度学习网络效果更佳。所提出的网络相较于超分辨率卷积神经网络（SRCNN）等经典网络重建SR图像的峰值信噪比（PSNR）更高，并且可以获得更好的视觉质量。

来源：2023年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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