公开(公告)号：CN115222601A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210940743.1

申请日：2022-08-06

Applicant: 福州大学 ,  “一带一路”空间信息走廊海丝研究院

Inventor： 黄峰 ,  郑伟煌 ,  沈英 ,  吴靖 ,  陈丽琼

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于残差混合注意力网络的图像超分辨率重建模型及方法，包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块和重建模块。浅层特征提取模块对低分辨率图像进行浅层特征的提取；深层特征提取模块由多个级联残差分离混合注意力组和全局残差连接组成，对浅层特征进行特征提取和融合，得到深层特征；重建模块使用亚像素卷积对深层特征进行上采样，得到更高分辨率的图像。残差分离混合注意力模块采用通道分离技术将特征图拆分，并行地送入两个分支模块进行处理，融合残差三重注意力模块提取的局部特征和高效Swin Transformer模块提取的全局特征，得到丰富的高低频信息。通过本发明的方法，可以获得细节更丰富的图像，实现更高精度的超分辨率重建。