基于空间注意力残差网络的图像超分辨率重建模型

卷积神经网络中的层次特征可以为图像重建提供重要信息。然而,现有的一些图像超分辨率重建方法没有充分利用卷积网络中的层次特征。针对该问题,本文提出一种基于空间注意力残差网络的模型（Residual Network Based on Spatial Attention, SARN）。具体来说,首先设计一种空间注意力残差模块（Spatial Attention Residual Block, SARB）,将增强型空间注意力模块（Enhanced Spatial Attention, ESA）融入残差模块中,网络可以获得更有效的高频信息;其次融入特征融合机制,将网络各层获得的特征进行融合,提高网络中层次特征的利用率;最后,将融合后特征输入重建网络,得到最终的重建图像。实验结果表明,该模型无论在客观指标上,还是主观视觉效果上均优于对比算法,这说明本文提出的模型可以有效地利用图像中的层次特征,从而获得较好的超分辨率重建效果。     

分层特征融合注意力网络图像超分辨率重建

目的 深层卷积神经网络在单幅图像超分辨率任务中取得了巨大成功。从3个卷积层的超分辨率重建卷积神经网络（super-resolution convolutional neural network,SRCNN）到超过300层的残差注意力网络（residual channel attention network,RCAN）,网络的深度和整体性能有了显著提高。然而,尽管深层网络方法提高了重建图像的质量,但因计算量大、实时性差等问题并不适合真实场景。针对该问题,本文提出轻量级的层次特征融合空间注意力网络来快速重建图像的高频细节。方法 网络由浅层特征提取层、分层特征融合层、上采样层和重建层组成。浅层特征提取层使用1个卷积层提取浅层特征,并对特征通道进行扩充;分层特征融合层由局部特征融合和全局特征融合组成,整个网络包含9个残差注意力块（residual attention block,RAB）,每3个构成一个残差注意力组,分别在组内和组间进行局部特征融合和全局特征融合。在每个残差注意力块内部,首先使用卷积层提取特征,再使用空间注意力模块对特征图的不同空间位置分配不同的权重,提高高频区域特征的注意力,以快速恢复高频细节信息;上采样层使用亚像素卷积对特征图进行上采样,将特征图放大到目标图像的尺寸;重建层使用1个卷积层进行重建,得到重建后的高分辨率图像。结果 在Set5、Set14、BSD（Berkeley segmentation dataset）100、Urban100和Manga109测试数据集上进行测试。当放大因子为4时,峰值信噪比分别为31.98 dB、28.40 dB、27.45 dB、25.77 dB和29.37 dB。本文算法比其他同等规模的网络在测试结果上有明显提升。结论 本文提出的多层特征融合注意力网络,通过结合空间注意力模块和分层特征融合结构的优势,可以快速恢复图像的高频细节并且具有较小的计算复杂度。     

基于注意力残差网络的人脸超分辨率重建

为解决通道内部特征信息交互性不足、特征利用和表示不够充分导致的人脸面部细节信息恢复不理想的问题,提出一种基于编码器-解码器的注意力残差网络,并设计基于注意力的残差模块,其主要由基准残差模块、沙漏模块与内部特征拆分注意力模块组成,通过内部特征拆分注意力模块加强通道内部之间的交互性,使网络能够提取到更详细的特征信息,恢复出更多人脸面部细节,同时在残差模块中利用一个预激活模块,解决批量归一化层在超分辨率网络中存在的伪影问题。在特征提取单元末端运用多阶特征融合模块充分融合多个阶段的特征,缓解特征在网络传输过程中的丢失现象,提高特征利用率。实验结果表明,该方法可以恢复出更多人脸面部细节,在Helen人脸数据集上,重建人脸图像的PSNR值为27.74 dB,相比SISN和DICNet方法,分别提高了1.47 dB、1.12 dB。在CelebA人脸数据集上,重建人脸图像的PSNR值为27.40 dB,相比SISN和DICNet方法,分别提高了1.26 dB、0.39 dB。     

融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型

针对公共场所监控图像中低分辨率人脸图像利用现有人脸识别系统识别准确率低的问题,提出了融合先验信息的残差空间注意力人脸超分辨率重建模型,用该模型对低分辨率人脸图像进行预处理后再进行识别可大大提升识别准确率.该模型将面部先验结构信息嵌入到生成对抗网络模型中,再采用残差空间注意力激活算法突出空间位置中携带高频信息的特征,最后使用多阶特征融合算法充分利用不同尺度的特征,防止携带高频信息的人脸特征在网络传播中丢失.实验结果表明,重建出的超分辨率人脸图像具有更多的面部细节特征,大大提高了对低分辨率人脸图像的识别准确率,并且与其他5种模型相比,新模型具有较低的耗时和较少的参数.     

基于深度残差反投影注意力网络的图像超分辨率

针对多数单帧图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)重建方法存在的特征信息发掘不充分、特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定以及重建高分辨率(high resolution,HR)图像时存在重构误差等问题,提出了基于深度残差反投影注意力网络的图像超分辨率(SR)算法。即利用残差学习的思想缓解训练难度和充分发掘图像的特征信息,并使用反投影学习机制学习高低分辨图像之间的相互依赖关系,此外引入了注意力机制动态分配各特征图以不同的注意力资源从而发掘更多的高频信息和学习特征图各通道之间的依赖关系。实验结果表明了所提方法相比于多数单帧图像超分辨率方法,不仅在客观指标方面得到了显著的提升,而且重建的预测图像也具有更加丰富的纹理信息。     

基于特征图注意力机制的图像超分辨率重建

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,提出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,...     

基于注意力机制的图像超分辨率重建

目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性.针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制(CA)和深度可分离卷积(DSC)的图像超分辨率重建方法.整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,...     

基于多尺度注意力残差网络的图像超分辨率重建

数字图像在传递信息中起着重要的作用,图像超分辨率技术能丰富图像的细节信息.针对许多网络对低分辨率图像的有效特征复用不足和参数量过大的问题,本文结合不同大小的卷积核以及注意力残差机制构建图像超分辨率网络,用3个有差别尺度的卷积层来提取图像的特征,其中第2和第3层用小卷积核替代大的卷积核,对3层卷积融合之后引入注意力机制,...     

基于感受野扩展残差注意力网络的图像超分辨率重建

针对现有残差网络存在残差特征利用不充分、细节丢失的问题,提出一种结合两层残差聚合结构和感受野扩展双注意力机制的深度神经网络模型,用于单幅图像超分辨率(SISR)重建。该模型通过跳跃连接形成两层嵌套的残差聚合网络结构,对网络各层提取的大量残差信息进行分层聚集和融合,能减少包含图像细节的残差信息的丢失。同时,设计一种多尺度感受野扩展模块,能捕获更大范围、不同尺度的上下文相关信息,促进深层残差特征的有效提取;并引入空间-通道双注意力机制,增强残差网络的判别性学习能力,提高重建图像质量。在数据集Set5、Set14、BSD100和Urban100上进行重建实验,并从客观指标和主观视觉效果上将所提模型与主流模型进行比较。客观评价结果表明,所提模型在全部4个测试数据集上均优于对比模型,其中,相较于经典的超分辨率卷积神经网络(SRCNN)模型和性能次优的对比模型ISRN(Iterative Super-Resolution Network),在放大2倍、3倍、4倍时的平均峰值信噪比(PSNR)分别提升1.91、1.71、1.61 dB和0.06、0.04、0.04 dB;视觉效果对比显示,所提模型恢...     

基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法

近年来,随着科学技术的高速发展,深度学习的蓬勃兴起,实现图像超分辨率重建成为计算机视觉领域一大热门研究课题.然而网络深度增加容易引起训练困难,并且网络无法获取准确的高频信息,导致图像重建效果差.本文提出基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法来解决这些问题.该算法主要采用密集残差网络,在加快模型收敛速度的同时,减轻了梯度消失问题.注意力机制的加入,使网络高频有效信息较大的权重,减少模型计算成本.实验证明,基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法在模型收敛速度上极大地提升,图像细节恢复效果令人满意.     

基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建

深层网络有效地提高了重建图像的精度，但是拥有大量参数，使训练时间过长。因此，改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法，将全局残差学习和局部残差学习相结合，有效地降低训练深层网络的难度，并且通过递归学习控制网络参数。实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性，改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标。     

基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建

本文针对现有光学遥感图像超分辨率重建模型对感受野尺度关注不足和对特征通道信息提取不充分带来的问题, 提出了一种基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建模型. 该重建模型基于深度残差网络结构, 在网络的高频分支中设计了多个级联的多尺度特征和坐标注意力模块 (multi-scale feature & coordinate attention block, MFCAB), 对输入的低分辨率光学遥感图像的高频特征进行充分发掘: 首先, 在MFCAB模块中引入Inception子模块, 使用不同尺度的卷积核捕捉不同感受野下的空间特征; 其次, 在Inception子模块后增加坐标注意力子模块, 同时关注通道与坐标两个维度, 以获得更好的通道注意力效果; 最后, 对各MFCAB模块提取的特征进行多路径融合, 实现多重多尺度空间信息与通道注意信息的有效融合. 本文模型在NWPU4500数据集上2倍、3倍放大中PSNR值达到34.73 dB和30.12 dB, 较EDSR分别提升0.66 dB和0.01 dB, 在AID1600数据集上2倍、3倍、4倍放大中PSNR值达到34.71 dB、30.58 dB、28.44 dB, 较EDSR分别提升0.09 dB、0.03 dB、0.04 dB. 实验结果表明, 该模型在光学遥感图像数据集上的重建效果优于主流的图像超分辨率重建模型.     

基于注意力融合网络的视频超分辨率重建

基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题.针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型.首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多...     

跨尺度混合注意力的遥感图像超分辨率重建

为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题, 提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法. 首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention, GLA), 利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征, 建模低分辨率与高分辨率图像特征间的长期依赖关系. 同时, 设计了跨尺度局部注意力机制(cross-scale local attention, CSLA), 在多尺度的低分辨率特征图中寻找与高分辨率图像匹配的局部信息补丁, 并融合不同尺度的补丁特征, 以优化模型对图像细节信息的恢复能力. 最后, 提出一种局部信息感知损失函数来指导图像的重建过程, 进一步提高了重建图像的视觉质量和细节保留能力. 在UC-Merced数据集上的实验结果表明, 本文方法在3种放大倍数下的平均PSNR/SSIM优于大多数主流方法, 并在视觉效果方面展现出更高的质量和更好的细节保留能力.     

基于多窗口残差网络的单图像超分辨率重建

基于卷积神经网络的单图像超分辨率模型网络结构过深,导致高频信息丢失以及模型体积庞大等问题.提出一种由多个残差模块构成的多窗口残差网络优化模型,通过使用多个不同尺寸的窗口对同一特征图进行提取,获取更丰富的高频与低频信息,并过滤出深层网络的所需特征.残差模块中较大尺寸的窗口采用较小尺寸的滤波器和多层映射层叠加组成,可在减少...     

基于多通道注意力机制的图像超分辨率重建网络

针对现有的图像超分辨率重建方法存在生成图像纹理扭曲、细节模糊等问题,提出了一种基于多通道注意力机制的图像超分辨率重建网络。首先,该网络中的纹理提取模块通过设计多通道注意力机制并结合一维卷积实现跨通道的信息交互,以关注重要特征信息;然后,该网络中的纹理恢复模块引入密集残差块来尽可能恢复部分高频纹理细节,从而提升模型性能并产生优质重建图像。所提网络不仅能够有效提升图像的视觉效果,而且在基准数据集CUFED5上的结果表明所提网络与经典的基于卷积神经网络的超分辨率重建（SRCNN）方法相比,峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了1.76 dB和0.062。实验结果表明,所提网络可提高纹理迁移的准确性,并有效提升生成图像的质量。     

基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型

现有的基于深度学习的单张图像超分辨率(single image super-resolution, SISR)模型通常是通过加深网络层数来提升模型的拟合能力,没有充分提取和复用特征,导致重建图像的质量较低。针对该问题,提出了基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型。该模型在特征提取模块使用残差中嵌入残差(residual in residual, RIR)的结构,该网络的特征提取模块由包含多个残差块的残差组构成,并且在每个残差组内进行局部特征融合,在每个组之间进行全局特征融合。此外,在每一个残差块中引入坐标注意力模块,在每一个残差组中引入空间注意力模块。经验证,该模型能充分提取特征并且复用特征。实验最终结果表明,该模型在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。     

多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建

针对目前提高图像分辨率的卷积神经网络存在的特征提取尺度单一以及梯度消失等问题,提出了多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建方法.采用多尺度特征提取和特征信息融合,解决了对图像细节特征提取不够充分的问题;将局部残差学习和全局残差学习相结合,提高了卷积神经网络信息流传播的效率,减轻了梯度消失现象.在Set5、Set14和BS...     

基于简单通道注意力机制的单图像超分辨率重建算法

现有的单图像超分辨率重建算法一般存在重建图像过于失真或将低分辨率图像噪点放大的问题,针对上述两个问题,提出一种基于简单通道注意力机制的生成对抗网络(SCAGAN)模型。采用随机高阶退化模型缓解重建图像过于失真的问题;加入简单通道注意力机制模块到残差密集块中作为模型的生成器网络模块,解决重建图像将低分辨率图像重建后噪点会放大的问题。实验数据表明,与现有的超分辨率算法相比,该算法有效降低了重建图像过于失真与将低分辨率图像噪点放大的问题,重建出的图像更加真实自然。     

高效多注意力特征融合的图像超分辨率重建算法

为改善图像质量,提升观测效果,针对现有超分辨率重建算法由于网络层数过深导致的信息丢失、参数量大的问题,提出一种高效多注意力特征融合的图像超分辨率重建算法(EMAFFN).该算法通过渐进式特征融合块(PFFB)逐步提取图像的特征信息,减少特征信息在深层次网络传递过程中的丢失,同时结合PFFB内部的高效多注意力块(EMAB)在通道和空间两个分支作用,自适应的对提取到的特征进行加权,使网络更多的关注高频信息,最后使用多尺度感受野块(RFB＿x)对提取到的特征进行增强、并多尺度融合特征来提升重建模块的性能.实验结果表明,EMAFFN在公共数据集Set5上的平均PSNR值最高达到37.93dB,SSIM达到0.9609,重建后的图像恢复了更多的高频信息,纹理细节丰富,更接近于原始图像.