{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,8,8]],“日期-时间”:“2024-08-08T04:35:11Z”,“时间戳”:1723091711919},“引用-计数”:40,“发布者”:“Elsevier BV”,“许可证”:[{“开始”:{“日期-零件”:[2022,11,1]],”“日期-时刻”:“022-11-01T00:00:00 Z“,”timestamp“:1667260800000},”content-version“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”},{“start”:{“date-parts”:[2022,11,1]],“date-time”:“2022-11-01T00:00:00Z”,“timestamp”:16672608000000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:“0,”URL“https://www.elsevisier.com/legal\/tdmrep-licensions”e“},{”开始“:{”日期部分“:[2022,11,1]],”日期时间“:“2022-11-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1667260800000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-017”},{“start”:{“date-parts”:[2022,11,1]],“date-time”:“2022-11-01T00:00 Z”,,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-037”},{“start”:{“日期部分”:[[2022,11,1]],“日期-时间”:“2022-11-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1667260800000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-012”},{“开始”:{“日期部分”:[[2022,11,1]],“日期-时间”:“2022-11-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1667260800000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-029”},{“开始”:{“日期部分”:[[2022,11,1]],“日期时间”:“2022-11-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1667260800000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-004”}],“内容域”:{“域”:[“elsevier.com”,“sciencedirect.com”],“交叉停车限制”:true},“short-container-title”:[“数字信号处理”],“published-print”:{“date-parts”:[2022,11]]},“DOI”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-ports”:[2022,9,19]],“date-time”:“2022-09-19T16:05:49Z”,“timestamp”:1663603549000},”page:“103730“,”update-policy“http://”dx.DOI.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy“,”源“:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:5,“special_numbering”:“C”,“title”:[“Meta-transfer learning-based super-resolution infrared imaging”],“prefix”:“10.1016”,“volume”:“131”,”author“:[{”ORCID:“http://ORCID.org\/00000-0002-5568-0010”,“authenticated-ORCID”:false,“given”:”Wenhao“family”:“Wu”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“givent”:“道”,“family”:“Wang”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“卓伟”,“failure”:“王”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},}“giving”:“良伦”,“家庭”:“程”,“顺序”:“额外”,“隶属”:[[]},{”ORCID“http://\ORCID.org\/00000-0003-0832-2218”,“authenticated-ORCID”:false,“givent”:“Heng”,”family“:“Wu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“78”,“reference”:[{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0010”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“215”,“doi”:“101016\/j.jmatprotec.2017.01.024”,“article-title”:“红外热像法单程多层GMAW基添加剂制造的热分析”,“volume”:“244”,“author”:“Yang”,“year”:“2017”,“journal-title”:“J.Mater.Process.Technol.”},{“key”:“10.1016\/J.dsp.2022.103730_br0020”,“series-title”:《2018 IEEE第三届信号与图像处理国际会议》,ICSIP 2018,“首页”:“162”,“article-title“:“基于卷积神经网络和SVM的红外视频监控火灾检测”,“author”:“Wang”,“year”:“2019”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0030”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“120”,“doi”:“101016\/j.infrared.2017.09.005”,“article-title”:“红外热成像在深静脉血栓诊断中的应用”,“volume”:《86》,“author”:“Kacmaz”,《year》:“2017”,“journal title”:《红外物理与技术》},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0040”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“360”,“doi”:“10.106\/j.autcon.2017.06.024”,“article-title”:“使用无人飞行器红外热成像技术遥感混凝土桥面板”,“volume”:”83“,”author“:”Omar“,”year“:”2017“,”journal-title“:”Autom.Constr.“},{”key“:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0050”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“10.116\/j.optlaseng.2021.106717”,“article-title”:“基于跳跃连接卷积神经网络的红外图像超分辨率重建”,“volume”:“146”,”author“:”Zou“,”year“:”2021“,”journal-title“:”Opt.Lasers Eng.“},{”key“:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0060”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“2018”,“doi”:“10.1007\/s10489-020-01987-8”,“article-title”:“使用具有注意机制的生成性对抗网络进行红外图像超分辨率重建”,“volume”:”51“,“author”:“Liu”,“year”:“2021”,“journal-title“:”Appl.Intell.“},{”key“:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0070”,“首页”:“3107”,“article-title”:“通过渐进式紧凑蒸馏网络的红外图像超分辨率”,“volume”:“10”,“author”:“Fan”,“year”:“2021”,“journal-title“:”Electronics(Switzerland)“},{”key“:”10.1016//j.dsp.2022.103730_br 0080“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”doi“:“10.1016\/j.optlaseng.20211.106681”,“文章标题”:“通过多感受野信息蒸馏网络进行超分辨率红外成像”,“卷”:“145”,“作者”:“吴”,“年份”:“2021”,“期刊标题”:“Opt.Lasers Eng.”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0090”,“文章标题”:“基于空间注意剩余网络的可见辅助红外图像超分辨率”,“卷”:“19”,“作者”:“杨”,“年份”:“2022”,“期刊标题”:“IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0100”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“982”,”doi“10.1109\/LSP.2021.3077801”,“article-title”:“通过传输学习和PSRGAN实现红外图像超分辨率”,“卷”:“28”,“作者”:“黄”,“年份”:“2021”,“日志标题”:“IEEE Signal Process.Lett.”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0110”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“10.016\/j.scs.2020.1020.2520”,“article-title”:“智能电网红外图像超分辨率轻量级迭代误差重建网络”,“volume”:“66”,“author”:“Chen”,“year”:“2021”,“journal-title”:“Sustain.Cities Soc.”},{“key”:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0120“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”2310“,”doi“10.1109\/TCSVT.2018.2864777”,“article-title“:“红外图像超分辨率多接收场级联深网络”,“卷”:“29”,“作者”:“他”,“年份”:“2019”,“期刊标题”:“IEEE Trans.Circuits Syst.Video Technol.”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0130”,“series-title”:“计算机视觉和模式识别IEEE\/CVF会议论文集”研讨会”,“首页”:“4368”,“article-title”:“用于热图像超分辨率的通道分裂卷积神经网络(ChaSNet)”,“author”:“Prajapati”,“year”:“2021”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0140”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“10.016\/j.infrared.2020.103314”,“article-title”:“通过鉴别字典和深度残差网络的红外图像超分辨率”,“卷”:“107”,“作者”:“姚”,“年份”:“2020年”,“新闻标题”:“红外物理学”。Technol公司。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0150“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“146”,“doi”:“10.1016\/j.infrared.2018.03.008”,“article-title”:“基于分类字典学习的红外图像超分辨率重建”,“volume”:“90”,“author”:“Liu”,“year”:“2018”,“journal-title“:”infrared Phys.Technol.“}”,{“key”:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0160“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”611“,”doi“:”10.1109\/LSP.2011.2165842“,”article-title“:”使用可见图像信息提高红外图像分辨率“,”volume“:“18”,“author”:“Choi”,“year”:“2011”,“journal-title”:“IEEE Signal Process。莱特。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0170“,”首页“:”1“,”article-title“:”RGB-IR交叉输入和亚像素红外图像超分辨率上采样网络“,”volume“:“20”“,”author“:”Du“,”year“:”2020“,”journal-title”:“Sensors(Switzerland)”},“key”:“1101”,“DOI“:”10.1109\/TIP.2019.2938347“,”article-title“:”无监督图像超分辨率的多周期内循环生成对抗网络“,”volume“:”29“,”author“:”Zhang“,”year“:”2020“,”journal-title”:“IEEE Trans。图像处理。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0190“,”首页“:”1778“,”article-title“:”具有接受域块的感知极限超分辨率网络“,”author“:”Shang“,”year“:”2020“,”journal-title”:“IEEE Compute.Soc.Conf.Comput.Vis.Pattern Recognit.Workshops“}IEEE国际计算机视觉会议记录”,“首页”:“4491”,“article-title”:“InGAN:捕获和重定目标自然图像的\u201cDNA\u201d”,“author”:“Shocher”,“year”:“2019”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0210”,“series-title”:使用深度残余通道注意网络的图像超分辨率”,“author”:“Guerrero-Ros”,“year”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0220”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“158690”,“doi”:“101109\/ACCESS.2020.3017819”,“article-title”:“红外图像超分辨率细节增强的深度网络”,“volume”:8“,”author“:”Yang“,”year“:”2020“,”journal-title“:”IEEE Access“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.1037_br0230“,”series-title“:“第七届国际学习代表大会,2019年ICLR”,“首页”:“1”,“文章标题”:“如何训练你的MAML”,”auth:“Antoniou”,《年份》:“2019”},”{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.03730_br0250”,“series-title“:”《第26届国际机器学习年会论文集》,“首页”:“193”,“article-title”:“特征迁移:迁移学习的统一框架”,“author”:“Dai”,“year”:“2009”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0260”,“first page”:2020年”,“期刊标题”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0270“,”series-title“:“神经信息处理系统的进展”,”article-title“:”一次性学习的匹配网络“,”author“:”Vinyals“,”year“:”2016“}”,{“key”:“10.1016\\j.dsp.2022.103730_br 0280”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”1“,”doi“:”101021\/ci0342472“,”artic le-title“:”过拟合问题”,“卷”:“44”,“作者”:“霍金斯”,“年份”:“2004”,“期刊标题”:“化学杂志”。Inf.计算。科学。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0290“,”series-title“:”IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集“,”首页“:”3513“,”article-title“:“零快照超分辨率的元传输学习”,“author”:“Soh”,“year”:“2020”},“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.10330_br0300”,“series-ttle”:“”IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录”,“首页”:“770”,“文章标题”:“图像识别的深度剩余学习”,“作者”:“何”,“年份”:“2016”},{“关键”:“10.1016\/j.dsp.2022.10330_br0310”,“系列标题”:《Iclr2018》,“文章题目”:“跳过连接消除奇异点”,“作家”:“Orhan”,“年份”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0320”,“series-title”:“IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集”,“首页”:“4510”,“文章标题”:“MobileNetV2:反向残差和线性瓶颈”,“author”:“Sandler”,“year”:“2018”}series-title“:《IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集》,“首页”:“3118”,“文章标题”:“使用深度内部学习的零拍超分辨率”,“作者”:“Shocher”,“年份”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.03730_br0340”,“series-ttle”:“ESRGAN:增强超分辨率生成对抗网络”,“author”:“Wang”,“year”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.dsp.2022.1030_br0350”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”119“,“doi”:“101016\/j.neucom.2018.11.081”,“article-title”:“使用深度卷积神经网络的单一红外图像增强”,“volume”:Kuang“,”year“:“2019”,”journal-title“:”Neurocomputing“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.03730_br0360“,”series-title“:“第三届国际学习代表大会,ICLR 2015-会议跟踪会议记录”,“首页”:“1”,“article-title”:“一种随机优化方法”,“author”:“Kingma”,“year”:“2015”},”{“key”:“”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0370“,”series-title“:“Proceedings-International Conference on Pattern Recognition”,“first page”:“2366”,“article-title”:“Image quality metrics:PSNR vs.SSIM”,”author“:”Hor\u00e9“,”year“2010”},{“key”:”10.1016\/j.dsp.2022.10.3730_br 0380“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page:“100”,“doi”:“10.1177\/24.11 254907英寸文章标题:“细胞学研究的自动显微镜:初步评估”,“卷”:“24”,“作者”:“布伦纳”,“年份”:“1976”,“期刊标题”:“J.Histochem。细胞化学。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0390“,”首页“:”1534“,”文章标题“:”快速高灵敏度聚焦评估函数“,”卷“:”27“,”作者“:”李“,”年份“:”2010“,”期刊标题“:”Appl.Res.Comput.“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0400“,”首页“:”71“,”文章标题“:”数字图像清晰度评估函数“,”卷:“30”,“作者”:“李”,“年份”:“2010年”,“新闻标题”:“光子罪学报”。“},{”key“:”10.1016\/j.dsp.2022.103730_br0410“,”首页“:”921“,”article-title“:”图像模糊无参考质量指数“,”volume“:“30”“,”author“:”Xie“,”year“:”2010“,”journal-title”:“j.Compute.Appl.”}],”container-titlehttps:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1051200422003475?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1051200422003475?httpAccept_text\/plain“,”内容类型“:”文本\/plaine“,”content-version”:“vor”,“intended_application”:“text-mining”}],“存放”:{“date-parts”:[[2024年5月9日],“date-time“:”2024-05-09T07:04:45Z“,”timestamp“:1715238285000},”score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S1051200422003475”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[2022,11]]},‘references-count’:40,‘alternative-id’:[”S1051200422003475“],”URL“:”http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.dsp.2022.103730“,”关系“:{},”ISSN“:[”1051-2004“],”ISSN-type“:[{”value“:”1051-202004“,”type“:”print“}],”主题“:[],”published“:{”date-parts“:[2022,11]]},“assertion”:[{value“Elsevier”,“name”:“publisher”,“label”:“此文章由”},{“value”维护”:“基于元传输学习的超分辨率红外成像“,”name“:”articletitle“,”label“:”Article Title“},”{“value”:“数字信号处理”,“name”:“journaltitle”,“label”:“Journal Title”},{“value”:“https:\/\/doi.org\/101016\/j.dsp.2022.103730”,“name”:“articlelink”,“标签”:“CrossRef doi link to publisher maintained version”}、{“值”:“”article“,”name“:”content_type“,”label“:”content-type“},”{“value”:“\u00a9 2022由Elsevier Inc.发布”,“name”:“copyright”,“label”:“copyright“}],”article-number“:”103730“}}