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基于残差注意力网络的图像超分辨率重建方法
被引量:
1
1
作者
李亚超
刘可文
+1 位作者
马圆
白崇鑫
《武汉理工大学学报》
CAS
2022年第3期87-93,100,共8页
针对自然图像超分辨率重建中纹理细节模糊问题,提出一种基于残差注意力网络的重建方法。在特征提取网络层中添加通道注意力块,自适应确定局部跨通道的多维范围,提高特征表达能力,使网络能学习到通道中更多的高频信息;添加残差学习模块,...
针对自然图像超分辨率重建中纹理细节模糊问题,提出一种基于残差注意力网络的重建方法。在特征提取网络层中添加通道注意力块,自适应确定局部跨通道的多维范围,提高特征表达能力,使网络能学习到通道中更多的高频信息;添加残差学习模块,通过捕捉易丢失的高频残差信息得到更多的语义表达信息;最终通过上采样输出高分辨率重建图像。实验结果表明,该方法在自然图像超分辨率重建上有良好的性能,能重建出更清晰的图像。
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关键词
残差网络
通道注意力机制
超分辨率重建
原文传递
题名
基于残差注意力网络的图像超分辨率重建方法
被引量:
1
1
作者
李亚超
刘可文
马圆
白崇鑫
机构
武汉理工大学信息工程学院
武汉理工大学宽带无线通信和传感器网络湖北省重点实验室
中国农业银行研发中心(武汉)
出处
《武汉理工大学学报》
CAS
2022年第3期87-93,100,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0115000)。
文摘
针对自然图像超分辨率重建中纹理细节模糊问题,提出一种基于残差注意力网络的重建方法。在特征提取网络层中添加通道注意力块,自适应确定局部跨通道的多维范围,提高特征表达能力,使网络能学习到通道中更多的高频信息;添加残差学习模块,通过捕捉易丢失的高频残差信息得到更多的语义表达信息;最终通过上采样输出高分辨率重建图像。实验结果表明,该方法在自然图像超分辨率重建上有良好的性能,能重建出更清晰的图像。
关键词
残差网络
通道注意力机制
超分辨率重建
Keywords
residual network
channel attention mechanism
super resolution reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差注意力网络的图像超分辨率重建方法
李亚超
刘可文
马圆
白崇鑫
《武汉理工大学学报》
CAS
2022
1
原文传递
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