典型文献
多尺度残差注意网络的真实图像复原方法
文献摘要：
为了提高基于深度学习网络方法在真实图像上的复原效果,提出了一种基于多尺度残差注意网络的复原方法.将退化图像输入到该模型中,利用浅层特征网络提取原始低质量图像的浅层特征;利用残差注意网络模块提取深层特征信息和通道相关性,使用局部连接和短跳跃连接进行残差学习;将浅层特征、通道相关性以及上下文深层特征信息输入到重构网络,利用具有不同感受野的特征进行图像复原.实验结果表明,相较于其他对比方法,该方法在图像去噪、图像增强和超分辨率等多个任务中获得最优的结果,能够在不引入伪影的情况下生成纹理细节丰富的清晰图像.
文献关键词：
真实图像复原;多尺度;残差网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
聂敏;田波
作者机构：
铜仁学院 大数据学院,贵州 铜仁554300
文献出处：
引用格式：
[1]聂敏;田波-.多尺度残差注意网络的真实图像复原方法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(06):1021-1031
A类：
真实图像复原
B类：
多尺度残差,注意网络,复原方法,深度学习网络,复原效果,退化图像,低质量图像,深层特征,特征信息,局部连接,跳跃连接,接进,残差学习,上下文,信息输入,感受野,比方,图像去噪,图像增强,超分辨率,伪影,残差网络,注意力机制
AB值：
0.352892
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
