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题名基于双重残差注意力网络的图像超分辨率重构方法
被引量：2
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作者
张美燕
吴岩
蔡文郁
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机构
浙江水利水电学院电气工程学院
杭州电子科技大学电子信息学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1102-1108,共7页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LZJWY22E090001,LZ22F010004)
国家自然科学基金项目(61801431)。
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文摘
图像超分辨(SR)方法通常利用深度神经网络学习从低分辨率图像(Low Resolution,LR)到高分辨率图像(High Resolution,HR)的非线性映射重建。但是从LR图像到HR图像的映射往往是一个不适定问题,即存在无限的HR图像可以降采样到同一LR图像。为了解决该问题,对LR图像引入附加约束来减少可能的函数空间,并提出了基于双回归网络—双重残差注意力网络(Dual Residual Attention Network,DRAN)的图像超分辨率重构方法(DRAN-SR)。DRAN模型中原始网络负责将低分辨率(LR)图像重构为高分辨率(HR)图像,对偶回归网络负责估计下采样核和重构LR图像,从而形成一个闭环来提供额外的监督效果。实验结果表明,DRAN-SR比现有方法具有更好的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural SIMilarity,SSIM)。
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关键词
图像超分辨重构
多级残差网络
双回归网络
峰值信噪比
结构化相似性
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Keywords
super resolution reconstruction
multistage residual network
double regression network
PSNR
SSIM
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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