【摘 要】
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在基于深度学习的图像超分辨率重建领域，通过扩大网络规模以提高性能将导致计算资源损耗增加。为此，本文提出了一种轻量级的基于金字塔池化注意力机制网络（Light-weighted pyramid pooling-based attention network， LiPAN），该算法模型由融合注意力机制的信息蒸馏块、多层金字塔池化结构和反向注意力融合模块组成。注意力机制确保了网络对重要特征的提取，金字塔
【基金项目】
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福建省自然科学基金面上项目（2021J011005）； 厦门大学福建省等离子体与磁共振研究重点实验室开放课题项目（20191201）；
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在基于深度学习的图像超分辨率重建领域，通过扩大网络规模以提高性能将导致计算资源损耗增加。为此，本文提出了一种轻量级的基于金字塔池化注意力机制网络（Light-weighted pyramid pooling-based attention network， LiPAN），该算法模型由融合注意力机制的信息蒸馏块、多层金字塔池化结构和反向注意力融合模块组成。注意力机制确保了网络对重要特征的提取，金字塔池化结构可获取更多的上下文信息，得到更准确的重建结果，蒸馏结构的引入可有效地提高网络性能并减少网络参数。与目前主流的轻量级网络模型相比，本文提出的LiPAN模型在Set5，Set14，BSD100及Urban100四个公共数据集分别进行2倍、3倍和4倍下采样重建并定量评估，获得最优峰值信噪比和结构相似度。由此表明，本文提出的LiPAN在网络模型参数与当前主流的轻量级网络相当的情况下，具有更优的超分辨率重建性能。
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