基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建OA北大核心CSTPCD

针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征和多尺度特征无法有效提取和一致融合的问题;其次,为了使网络提取到更加精确的高频特征,提出了局部空间注意力模块,并与通道注意力模块结合构建残差融合注意力模块,提高网络对高频特征的定位能力;最后,设计了空洞金字塔模块,扩大网络感受野,使网络多尺度提取特征。在4个基准数据集上的测试结果表明:尤其是超分辨率倍数为4时,所提方法较目前若干主流模型中的最佳峰值信噪比分别提升了0.16,0.08,0.03,0.20 dB,所提方法在视觉效果和定量分析方面均有较好提升。