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基于自适应注意力融合特征提取网络的图像超分辨率

Image super-resolution based on adaptive attention fusion feature extraction network
王拓然
程娜
丁士佳
王洪玉
大连理工大学 信息与通信工程学院, 辽宁 大连 116024

摘要

为了应对当前大型图像超分辨率模型参数过多难以部署,以及现有的轻量级图像超分辨率模型性能表现不佳的问题,提出了一种基于自适应注意力融合特征提取网络的图像超分辨率模型。该模型主要由一个大核注意力模块和多个高效注意力融合特征提取模块组成。首先,利用大核注意力模块进行浅层特征提取,然后将提取到的浅层特征信息输入级联的高效注意力融合特征提取模块进行深层特征提取、增强、细化和再分配的聚合操作。高效注意力融合特征提取模块由三个部分组成,分别是渐进式残差特征提取模块、通道对比度感知注意力模块和通道—空间联合注意力模块。该网络可以在利用少量参数的情况下实现更好的图像超分辨率性能,是一种表现优异的轻量级图像超分辨率模型。通过在流行的基准数据集上评估提出的方法,并与现有的一些方法进行对比,结果表明该方法的表现更优异。

基金项目

大连市科技创新基金资助项目(2022JJ11CG002)
大连市人工智能重点实验室资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0129
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3472-3477,3508
文章编号: 1001-3695(2023)11-042-3472-06

发布历史

[2023-06-08] 优先出版
[2023-11-05] 印刷出版

引用本文

王拓然, 程娜, 丁士佳, 等. 基于自适应注意力融合特征提取网络的图像超分辨率 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (11): 3472-3477,3508. (Wang Tuoran, Cheng Na, Ding Shijia, et al. Image super-resolution based on adaptive attention fusion feature extraction network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (11): 3472-3477,3508. )

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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