基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建

摘要：

针对盲超分辨率重建中特征提取不准确且重建图像不够自然的问题,提出了一种基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建算法,设计了小残差组融合退化感知和序列残差相结合作为所提算法的主干网络,进一步构建了对称的增强型多尺度残差模块,并且在图像重建部分,将瓶颈注意力模块与像素重组上采样模块级联,强调图像的多维元素,最后进行了全局残差连接.实验表明,与当前代表性算法DASR相比,该算法在Set14×2 上的 PSNR 和 SSIM 分别提高 0.145 dB、0.001 4,在 Set14 ×3/4 上 PSNR 分别提高 1.898 dB、0.252 dB,且在五个标准测试集上与几种当前流行的图像超分辨率算法相比取得了更好的性能.

关键词：盲超分辨率、深度学习、退化感知、序列残差

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目F2019202387

在线出版日期：2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2869-2874