残差卷积注意网络的图像超分辨率重建

• 作者: 谌贵辉 陈伍 李忠兵 易欣 刘会康 韩春阳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 图像超分辨率重建 特征提取 多尺度残差注意块 卷积注意块
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 193-200
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0376

摘要

针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法.构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通道注意力机制,增强高频信息通道的表征能力.引入卷积注意块的特征提取结构,减少高频图像细节信息的丢失.在网络的重建层,引入全局跳远连接结构,进一步丰富重建的高分辨率图像信息的流动.实验结果表明,所提算法在Set5等基准数据集上的PSNR、SSIM比其他基于深度卷积神经网络的方法均明显提升,验证了提出方法的有效性与先进性.