基于注意力机制与特征融合的图像超分辨率重建

• 作者: 王诗言 曾茜 周田 吴华东
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 超分辨率重建 卷积神经网络 非局部信息 二阶特征 注意力机制 多尺度特征
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 269-275,283
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057208

摘要

目前多数利用卷积神经网络进行图像超分辨率重建的方法忽视对自然图像固有属性的捕捉,并且仅在单一尺度下提取特征.针对该问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的网络结构.利用注意力机制融合图像的非局部信息和二阶特征,提高网络的特征表达能力,同时使用不同尺度的卷积核提取图像的不同尺度信息,以保存多尺度完整的信息特征.实验结果表明,该方法重建图像的客观评价指标和视觉效果均优于Bicubic、SRCNN、SCN和LapSRN方法.