一种轻量级的多尺度通道注意图像超分辨率重建网络

周登文; 李文斌; 李金新; 黄志勇

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一种轻量级的多尺度通道注意图像超分辨率重建网络

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近年来,基于深度卷积神经网络的图像超分辨率技术取得了突出进展,并主导了当前的超分辨率技术的研究.但是,性能的改进,往往以参数量的急剧增加为代价,这限制了超分辨率方法的实际应用.本文设计了一个轻量级单图像超分辨率深度卷积网络,主要贡献包括:提出了一个多尺度的特征融合模块,使用不同感受野的卷积核,提取多种尺度的特征;提出了一个通道搅乱注意力模块,促进特征通道之间的信息流动,并增强特征选择能力;提出了一个全局特征融合连接模块,提高浅层特征的利用率.实验证明,本文方法与当前代表性的方法MSRN(Multi-Scale Residual Network)相比,参数量减少了3/4,重建的高分辨率图像的主观和客观质量均显著更好.

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来源
《电子学报》 |2022年第10期|2336-2346|共11页
作者
周登文; 李文斌; 李金新; 黄志勇;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超分辨率; 深度学习; 卷积神经网络; 注意力机制; 多尺度特征;

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