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摘要
卷积神经网络的深度和提供的层次特征对于超分辨率图像的重建至关重要,盲目增加网络的深度会使网络结构过于复杂且图像高频信息容易丢失。对低分辨率图像中提供的层次特征同等地对待而不加区分,会阻碍卷积神经网络的表达能力。针对该问题,提出了一种基于多尺度残差和层次注意力的重建网络。网络由不同层次的跳过连接、多尺度残差块和层次注意力模块组成,能实现有效的图像重建;利用不同层次的跳过连接绕过图像中大量低频信息,使主网络专注于学习图像高频信息。设计了多尺度残差模块和层次注意力模块以自适应地提取不同比例的图像特征和有针对性地融合不同层次的特征。实验结果表明,与其他模型相比,所提出的模型更能有效地利用原始图像信息,恢复出细节更清晰的超分辨率图像。提出的模型在客观评价指标上表现优异且模型参数数目少,易于训练。
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