資料介紹
目前多數(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像超分辨率重建的方法忽視對(duì)自然圖像固有屬性的捕捉,并且僅在單一尺度下提取特征。針對(duì)該問題,提出一種基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用注意力機(jī)制融合圖像的非局部信息和二階特征,提高網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力,同時(shí)使用不同尺度的卷積核提取圖像的不同尺度信息,以保存多尺度完整的信息特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法重建圖像的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)和視覺效果均優(yōu)于 Bicubic、 SRCNN、SCN和 Lapsrn方法。
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