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公开(公告)号：CN111192200A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010002303.2
申请日：2020-01-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提出了一种基于融合注意力机制残差网络的图像超分辨率重建方法，解决了现有技术对图像的重建质量差，视觉效果不理想的问题。所研究的图像重建方法包括如下步骤：S1：数据采集和预处理，获取训练图像数据集和待重建图像数据集；S2：网络模型搭建，模型结构包括特征提取层、特征学习层以及图像重建层；S3：模型参数初始化、训练和保存，得到最优模型结构和最优参数集；S4：图像超分辨率重建，输入待重建图像，输出相应放大尺度下的高分辨率图像。本发明提出的图像超分辨率网络结合全局和局部残差结构，并且融合了通道注意力和空间注意力机制，更加关注图像高频信息，最大程度保留图像中的重要特征，减少重复冗余的特征，对于重建图像的细节和清晰度都有极大的提升。
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