多尺度双注意力的图像超分辨率重建方法

作     者：王鑫 余磊 WANG Xin;YU Lei

作者机构：重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2024年第8期

页      面：77-87页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(72071019) 重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0185) 

主　　题：超分辨率 多尺度特征 双注意力 跳跃连接 

摘      要：针对当前已有的图像超分辨率重建方法存在提取的特征信息单一、特征利用率低等问题,提出一种多尺度双注意力的图像超分辨率重建方法(MSDA)。首先,该方法通过多尺度特征提取块,提取输入图像不同尺度的特征信息;其次,引入双注意力机制使网络快速关注图像高频信息区域,利用跳跃连接来减少特征信息在深层次网络递进过程中的信息丢失;最后,使用dropout层来均衡化特征通道重要性,防止网络协同适应,提升模型的泛化性。在公共测试集Set5、Set14、BSD100、Urban100、Manga109上的实验结果表明:MSDA取得了较好的效果,重建后的图像具有更多高频信息,纹理细节丰富,观感上更接近原始高分辨率图像。