文档名：基于残差注意力机制的图像超分辨率算法研究
摘要：针对传统单幅图像超分辨率重建算法未能充分利用浅层特征信息,忽略视觉目标中的空间结构信息,难以捕捉特征通道与高频特征信息之间的依赖关系,重建图像出现伪影、边缘模糊的问题,提出一种基于残差网络和注意力机制的图像超分辨率重建算法.该模型特征提取部分结合WDSR-B(WiderActivationSuper-ResolutionB)残差网络增强特征信息在网络中的流通,通过坐标注意力机制对特征参数加权,引导网络更好地重建高频特征,恢复图像细节.实验结果表明,4倍图像重建下,在Set5和Set14测试集上的峰值信噪比(PSNR:PeakSignaltoNoiseRatio)为31.00dB、28.96dB,结构相似性(SSIM:StructuralSimilarity)为0.893、0.854,重建后的图像在细节、轮廓方面均表现更好,优于其他主流超分辨率重建算法.
作者：刘斌 王耀威Author：LIUBin WANGYaowei
作者单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(3)
分类号：TP391.4
关键词：残差网络 超分辨率 注意力 深度学习 图像处理
Keywords：residualnetwork superresolution attention deeplearning imageprocessing
机标分类号：
在线出版日期：2023年7月26日
基金项目：国家自然科学基金，黑龙江省自然科学基金优秀青年基金资助项目，中国石油科技创新基金资助项目基于残差注意力机制的图像超分辨率算法研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(3)刘斌 王耀威针对传统单幅图像超分辨率重建算法未能充分利用浅层特征信息,忽略视觉目标中的空间结构信息,难以捕捉特征通道与高频特征信息之间的依赖关系,重建图像出现伪影、边缘模糊的问题,提出一种基于残差网络和注意力机制的图像...参考文献和引证文献
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