基于特征图注意力机制的图像超分辨率重建

摘要：

图像超分辨率重建中的高频分量通常包含较多轮廓、纹理等细节信息,为更好地处理特征图中的高频分量与低频分量,实现自适应调整信道特征,提出一种基于特征图注意力机制的图像超分辨重建网络模型.利用特征提取块提取原始低分辨率图像中的特征信息,基于多个结合特征图注意力机制的信息提取块,通过特征信道之间的相互依赖性自适应调整信道特征,以恢复更多细节信息.在此基础上利用重建模块重建出不同尺度的高分辨率图像.在Set5数据集上的实验结果表明,与基于双三次插值的重建模型相比,该模型能够有效提升图像的视觉效果,且峰值信噪比与结构相似度分别提高了3.92 dB和0.056.

关键词：超分辨率重建、特征图注意力机制、自适应调整、残差信息、高分辨率图像

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划课题;国家社会科学基金

在线出版日期：2021-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：261-268