基于自适应双分支的图像超分辨率重建算法

作     者：张艳 孙明磊 孙叶美 徐富杰 Zhang Yan;Sun Minglei;Sun Yemeit;Xu Fujie

作者机构：天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2024年第61卷第10期

页      面：331-341页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：天津市科技特派员项目(20YDTPJC01310) 

主　　题：图像处理 超分辨率重建 自适应权重 通道重组 残差聚合 

摘      要：近年来,注意力机制广泛应用于图像超分辨率重建,极大地提高了重建网络的性能。为了更有效地利用注意力机制,提出一种基于自适应双分支的图像超分辨率重建算法。该算法设计的自适应双分支模块包括注意力分支和无注意力分支,通过自适应权重层动态平衡双分支的权重,舍弃冗余特征以使两个分支达到自适应平衡;其次,设计通道重组坐标注意力模块,通过通道重组的方式实现跨组特征交互,关注不同网络层特征之间的相关性;最后,设计双层残差聚合模块,构建两层嵌套的残差结构,提取残差块中的深层特征,更有效地提高网络的特征提取能力,提高重建图像的质量。在标准数据集上的大量实验验证了所提方法具有更好的重建效果。