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基于特征图注意力机制的图像超分辨重建网络模型
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2021-03-22
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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，提岀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岀不同尺度的髙分辨率图像。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型相比，该模型能够有效提升图像的视觉效果，且峰值信噪比与结构相似度分别提高了3.92dB和0.056。
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