针对当前逆半色调方法恢复的图像存在细节不清晰甚至丢失的问题,提出了一种基于注意力编解码器及多残差网络(Encoder-decoder with attention and multi-residual network,EDAMRNet)的逆半色调方法。首先,设计融合注意力机制的编解码器...针对当前逆半色调方法恢复的图像存在细节不清晰甚至丢失的问题,提出了一种基于注意力编解码器及多残差网络(Encoder-decoder with attention and multi-residual network,EDAMRNet)的逆半色调方法。首先,设计融合注意力机制的编解码器结构,在其跳跃连接处添加非对称特征融合模块,以有效提取图像上下文信息;然后,构造多残差网络,捕获并保留图像空间细节信息;最后,应用监督注意力模块对图像上下文信息进行加强,再传递到多残差网络,以恢复出高质量的连续色调图像。实验结果表明:该方法与现有最优方法相比,在Urban100和Manga109数据集下的峰值信噪比平均值均提高了0.1 dB,结构相似性平均值分别提高了0.0010和0.0005。该方法能够在提取图像上下文信息的同时保留图像空间细节信息,可更好地恢复图像纹理信息,提高图像清晰度,为图像逆半色调方法研究提供了一种新的方案。展开更多
文摘针对当前逆半色调方法恢复的图像存在细节不清晰甚至丢失的问题,提出了一种基于注意力编解码器及多残差网络(Encoder-decoder with attention and multi-residual network,EDAMRNet)的逆半色调方法。首先,设计融合注意力机制的编解码器结构,在其跳跃连接处添加非对称特征融合模块,以有效提取图像上下文信息;然后,构造多残差网络,捕获并保留图像空间细节信息;最后,应用监督注意力模块对图像上下文信息进行加强,再传递到多残差网络,以恢复出高质量的连续色调图像。实验结果表明:该方法与现有最优方法相比,在Urban100和Manga109数据集下的峰值信噪比平均值均提高了0.1 dB,结构相似性平均值分别提高了0.0010和0.0005。该方法能够在提取图像上下文信息的同时保留图像空间细节信息,可更好地恢复图像纹理信息,提高图像清晰度,为图像逆半色调方法研究提供了一种新的方案。
