基于特征图注意力机制的图像超分辨率重建OA北大核心CSCDCSTPCD
Image Super-Resolution Reconstruction Based on Attention Mechanism of Feature Map
图像超分辨率重建中的高频分量通常包含较多轮廓、纹理等细节信息,为更好地处理特征图中的高频分量与低频分量,实现自适应调整信道特征,提出一种基于特征图注意力机制的图像超分辨重建网络模型.利用特征提取块提取原始低分辨率图像中的特征信息,基于多个结合特征图注意力机制的信息提取块,通过特征信道之间的相互依赖性自适应调整信道特征,以恢复更多细节信息.在此基础上利用重建模块重建出不同尺度的高分辨率图像.在Set5数据集上的实验结果表明,与基于双三次插值的重建模…查看全部>>
鲁甜;刘蓉;刘明;冯杨
华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉 430079华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉 430079华中师范大学 计算机学院,武汉 430079华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉 430079
信息技术与安全科学
超分辨率重建特征图注意力机制自适应调整残差信息高分辨率图像
《计算机工程》 2021 (3)
261-268,8
国家科技支撑计划课题(2015BAK33B00)国家社会科学基金(19BTQ005).
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