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多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建
引用本文:时维国,王佳依.多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建[J].大连交通大学学报,2023(3):103-108+112.
作者姓名:时维国  王佳依
作者单位:大连交通大学自动化与电气工程学院
基金项目:辽宁省教育厅科学研究计划资助项目(JDL2019011);;人工智能四川省重点实验室开放基金资助项目(2020RYJ04);
摘    要:针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全,以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题,提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构,增加了网络宽度;并在每个分支中引入包括融合注意力机制的残差结构,对不同的特征信息进行侧重学习,提高了模型提取特征的能力;然后在非线性映射输出层对多个分支映射的信息进行叠加,进一步使特征信息融合,促进参数传递。试验结果表明,该算法在客观评价指标上和主观图像效果上均优于其他算法,有效提高了重建图像的细节清晰度。

关 键 词:图像超分辨率重建  残差网络  注意力机制  多分支架构
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