典型文献
非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建
文献摘要：
现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合通道特征,增强特征在空间的上下文关联;宽激活残差模块替代普通残差模块,通过扩充激活层前的卷积层输出特征来提升模型的重建精度.在5个基准数据集上的实验结果表明,该模型取得了较高的重建精度.在图像分割与目标检测任务上,与几种深度超分辨率模型相比,该模型也取得了较好的分割和检测精度.
文献关键词：
单帧图像超分辨率;深度超分辨率模型;非局部;多尺度融合
中图分类号：
作者姓名：
陈蓉;李翠华
作者机构：
西藏民族大学信息工程学院,陕西 咸阳 712082;厦门大学信息学院,福建 厦门 361005
文献出处：
引用格式：
[1]陈蓉;李翠华-.非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建)[J].厦门大学学报（自然科学版）,2022(02):278-287
A类：
宽激活,深度超分辨率模型
B类：
单帧图像超分辨率,图像超分辨率重建,堆叠,上下文,联信,非局部模块,多尺度融合模块,残差模块,全局特征,注目,核心区域,合通,通道特征,普通残差,卷积层,重建精度,基准数据集,图像分割,目标检测,检测精度
AB值：
0.195572
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