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基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型

Image super-resolution model based on feature fusion and attention mechanism
盘展鸿1
朱鉴1
迟小羽2
蔡瑞初1
陈炳丰1
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 北京航空航天大学 青岛研究院, 山东 青岛 266000

摘要

现有的基于深度学习的单张图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)模型通常是通过加深网络层数来提升模型的拟合能力,没有充分提取和复用特征,导致重建图像的质量较低。针对该问题,提出了基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型。该模型在特征提取模块使用残差中嵌入残差(residual in residual,RIR)的结构,该网络的特征提取模块由包含多个残差块的残差组构成,并且在每个残差组内进行局部特征融合,在每个组之间进行全局特征融合。此外,在每一个残差块中引入坐标注意力模块,在每一个残差组中引入空间注意力模块。经验证,该模型能充分提取特征并且复用特征。实验最终结果表明,该模型在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61502109,61672502,61702112)
广东省自然科学基金资助项目(2016A030310342)
广东省信息物理融合系统重点实验室开放课题(2016B030301008)
NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
广东省科技计划项目(2016A040403078,2017B010110015,2017B010110007)
广州市珠江科技新星资助项目(201610010101)
广州市科技计划项目(201604016075,202007040005)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0288
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 884-888
文章编号: 1001-3695(2022)03-042-0884-05

发布历史

[2021-11-07] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版

引用本文

盘展鸿, 朱鉴, 迟小羽, 等. 基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 884-888. (Pan Zhanhong, Zhu Jian, Chi Xiaoyu, et al. Image super-resolution model based on feature fusion and attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 884-888. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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