資料介紹
圖像超分辨率重建中的高頻分量通常包含較多輪廓、紋理等細(xì)節(jié)信息,為更好地處理特征圖中的高頻分量與低頻分量,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整信道特征,提岀一種基于特征圖注意力機(jī)制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡(luò)模型。利用特征提取塊提取原始低分辨率圖像中的特征信息,基于多個(gè)結(jié)合特征圖注意力機(jī)制的信息提取塊,通過(guò)特征信道之間的相互依賴(lài)性自適應(yīng)調(diào)整信道特征,以恢復(fù)更多細(xì)節(jié)信息。在此基礎(chǔ)上利用重建模塊重建岀不同尺度的髙分辨率圖像。在Set5數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于雙三次插值的重建模型相比,該模型能夠有效提升圖像的視覺(jué)效果,且峰值信噪比與結(jié)構(gòu)相似度分別提高了3.92dB和0.056。
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