计算机工程

作者：鲁甜, 刘蓉, 刘明, 冯杨

单位：1. 华中师范大学 物理科学与技术学院, 武汉 430079;2. 华中师范大学 计算机学院, 武汉 430079

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

基金：国家科技支撑计划课题（2015BAK33B00）；国家社会科学基金（19BTQ005）。

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。

来源：2021年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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