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基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建
文献摘要：
近年来,基于深度卷积神经网络的单图像超分辨率重建,取得了显著的进展,但是,仍然存在诸如特征利用率低、网络参数量大和重建图像细节纹理模糊等问题.我们提出了基于特征融合注意网络的单图像超分辨率方法,网络模型主要包括特征融合子网络和特征注意子网络.特征融合子网络可以更好地融合不同深度的特征信息,以及增加跨通道的学习能力;特征注意子网络则着重关注高频信息,以增强边缘和纹理.实验结果表明:无论是主观视觉效果,还是客观度量,我们方法的超分辨率性能明显优于其他代表性的方法.
文献关键词：
单图像超分辨率;卷积神经网络;特征融合;注意网络
中图分类号：
作者姓名：
周登文;马路遥;田金月;孙秀秀
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]周登文;马路遥;田金月;孙秀秀-.基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建)[J].自动化学报,2022(09):2233-2241
A类：
B类：
特征融合,注意网络,深度卷积神经网络,单图像超分辨率重建,网络参数,参数量,重建图像,细节纹理,合子,子网络,不同深度,特征信息,跨通道,频信,视觉效果,率性
AB值：
0.182103
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