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题名基于几何约束和结构注意力机制的图像超分辨率
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作者
辜翱
方艳红
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机构
西南科技大学复杂环境装备可靠性研究中心
西南科技大学信息工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第7期1868-1877,共10页
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基金
国家自然科学基金(U1830133)
西南科技大学发展基金(21zx7125)。
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文摘
针对将超分辨率技术应用于古建筑物图像修复时,如何在更大尺度的重建时更多地保留原始图像的几何结构问题,提出一种基于几何约束与结构注意力增强的超分辨率图像重建方法。该方法在GeoSR模型的基础上设计了多尺度特征融合ghost卷积模块,在不显著增加模型参数的同时,提升模型性能;同时引入结构注意力增强模块,在上采样时自适应地调整不同通道和空间位置的权重,使模型能够更加关注图像中的结构信息,从而更有效地捕捉和恢复图像细节;利用最小化混合均方误差和几何对齐误差构成损失函数,在训练中有效地恢复了细节和几何规律。在Cityscape、DIV2K等数据集上进行了详尽的实验,实验结果表明利用多尺度的ghost卷积模块能够在减小模型参数同时增强模型的性能,同时结构注意力增强模块的应用使模型对几何结构的重建更加出色。改进后的模型只有原始GeoSR模型参数的80.9%,但超分辨率重建效果对比目前的模型效果更好,特别是在4倍和8倍的重建尺度下,该模型效果提升更明显。
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关键词
单图像的超分辨率
几何约束
多尺度特征
ghost卷积
结构注意力
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Keywords
single image super-resolution
geometric constraints
multi-scale features
ghost convolution
structural attention
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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