基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建

寇旗旗; 李超; 程德强; 陈亮亮; 马浩辉; 张剑英

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基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建

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摘要

针对全局和局部高低频空间信息利用不足而导致重建图像纹理细节模糊的问题,提出一种基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建模型。首先,四个不同尺度且平行的卷积核被用来充分提取图像低频特征作为空间特征转换的先验信息。在深层特征映射模块中构建融合注意力的宽激活残差块,并利用低频先验信息来引导高频特征的提取。该宽激活残差块通过扩大激活函数前的特征通道数来提取更深层次的特征图,且所构造的全局和局部残差连接在加强残差块和网络特征前向传播的同时,在不增加参数情况下使得所提取特征的多样性更加丰富。最后,对得到的特征图进行上采样和重建以得到清晰的高分辨率图像。实验表明,所提算法在BSD100数据集上4倍超分辨率时,相比LatticeNet模型的PSNR指标提升了0.14 dB,SSIM提升了0.001,在主观视觉方面,重建出的图像局部纹理细节也更加清晰。

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来源
《光学精密工程》 |2023年第15期|2273-2286|共14页
作者
寇旗旗; 李超; 程德强; 陈亮亮; 马浩辉; 张剑英;
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作者单位

中国矿业大学计算机科学与技术学院;

中国矿业大学信息与控制工程学院;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
残差网络; 超分辨率; 宽激活; 注意力机制; 密集连接;

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