基于简单通道注意力机制的单图像超分辨率重建算法 |
| |
引用本文: | 高艳鹍,刘一非,李海生,彭凯康,刘朝晖.基于简单通道注意力机制的单图像超分辨率重建算法[J].计算机工程与设计,2023(7):2140-2147. |
| |
作者姓名: | 高艳鹍 刘一非 李海生 彭凯康 刘朝晖 |
| |
作者单位: | 1. 中国航天科工集团第二研究院七〇六所;2. 北京工商大学计算机学院;3. 南华大学计算机学院 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金项目(61877002); |
| |
摘 要: | 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。
|
关 键 词: | 超分辨率重建 通道注意力机制 退化模型 数据集构建 残差密集块 生成对抗模型 深度学习 |
|
|