【摘 要】
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针对传统单幅图像超分辨率深度学习方法将不同尺度低分辨率视作独立任务的问题,提出一种以残差通道注意力模块作为特征提取,元上采样模块作为放大模块的超分辨率网络.残差通道注意力机制可以滤除冗余低频信息减少网络深度,使元上采样模块更好地训练不同尺度低分辨率图像特征间的关系,实现任意尺度的超分辨率网络.为了验证该方法有效性,在Set5、Set14、Urban100等公共数据集上实验.实验结果表明,该方法在整数与非整数倍尺度都能很好地恢复高分辨率图像.
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院 上海200444
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针对传统单幅图像超分辨率深度学习方法将不同尺度低分辨率视作独立任务的问题,提出一种以残差通道注意力模块作为特征提取,元上采样模块作为放大模块的超分辨率网络.残差通道注意力机制可以滤除冗余低频信息减少网络深度,使元上采样模块更好地训练不同尺度低分辨率图像特征间的关系,实现任意尺度的超分辨率网络.为了验证该方法有效性,在Set5、Set14、Urban100等公共数据集上实验.实验结果表明,该方法在整数与非整数倍尺度都能很好地恢复高分辨率图像.
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