融合分层特征与残差蒸馏连接的图像超分辨率重建北大核心CSCD

针对目前诸多图像超分辨率重建算法通过采用单一通道网络结构无法充分利用特征信息的问题,提出了一种可以高效利用特征信息的融合分层特征与残差蒸馏连接的超分辨率重建算法。该方法首先设计了一种将分层特征融合与残差连接相结合的连接方式,对图像深层特征与浅层特征进行充分融合,提升了网络对于特征信息的利用率;其次设计出一种残差蒸馏注意力模块,使网络更高效地关注图像关键特征,从而可以更好地恢复出重建图像的细节特征。实验结果表明,所提出的算法模型不仅在4种测试集上呈现出更优秀的客观评价指标,而且在主观视觉效果上也呈现出更好的重建效果。具体在Set14测试集上,该模型4倍重建结果的峰值信噪比相对于对比模型平均提升了0.85 dB,结构相似度平均提升了0.034,充分证明了该算法模型的有效性。