激光雷达稀疏图像的残差通道注意力机制复原重建方法研究

作     者：严伟 杨韬 吴志祥 刘岩 胡淑姬 王春勇 来建成 李振华 Yan Wei;Yang Tao;Wu Zhixiang;Liu Yan;Hu Shuji;Wang Chunyong;Lai Jiancheng;Li Zhenhua

作者机构：南京理工大学物理学院南京210094 江苏省半导体器件光电混合集成工程研究中心南京210094 北方导航控制技术股份有限公司北京102600 

基　　金：国家自然科学基金(61971225,62221004,62175110) 江苏省卓越博士后计划(2024ZB370)项目资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年第38卷第12期

页      码：35-42页

摘      要：稀疏采样与图像复原相结合不但可以压缩数据容量,而且还可以提高成像速度,对于发展高分辨率激光雷达成像技术具有重要意义。为了改善稀疏采样图像的复原效果,本文设计了一种新的残差通道注意力机制网络块,并将残差通道注意力机制引入到基于压缩感知迭代软阈值方法的深度展开网络中,抑制图像复原重建中因缺失高频信息而导致的模糊现象,形成了一种新的激光雷达稀疏采样图像的复原重建方法。该方法结合了传统压缩感知重建方法和神经网络方法的优势,与传统压缩感知重建方法相比,具有更快的重建速度;与现有神经网络方法相比,增强了结构洞察力,改进了重建图像模糊问题。以Middlebury Stereo Data 2006为测试数据集的验证计算表明,本文提出的方法与SDA、ReconNet、TVAL3、D-AMP和IRCNN等方法相比不但具有更好的图像重建质量,而且具有较高的计算效率;当稀疏采样比率为25%时,复原后图像的峰值信噪比要比其他方法高1.6 d B以上,是一种综合性能较理想的激光雷达稀疏图像复原方法。

主 题 词：激光雷达 图像复原 稀疏图像 注意力机制 残差通道 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2407637

馆 藏 号：203157367...