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基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络
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作者 寇旗旗 刘规 +2 位作者 江鹤 陈亮亮 程德强 《通信学报》 北大核心 2025年第4期144-159,共16页
针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多... 针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多路大核特征提取技术、局部信息增强注意力、频域分频特征增强技术以及转换域基于高频特征模拟技术。通过不同特征域的信息处理,针对全局与局部的低频和高频特征进行精准优化,从而提升模型在细节恢复与图像重建中的表现。与现有先进算法在公认基准数据集上进行充分的实验对比和分析,结果表明所提网络模型能够实现优异的重建效果,且在性能与效率之间也实现了出色的平衡。 展开更多
关键词 计算机视觉 超分辨率 多域信息增强 注意力 轻量级
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