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摘要
针对单幅图像低分辨率到高分辨率映射的不适定性，以及特征图通道域和空间域信息利用率低的问题，本文引入基于双注意力机制的对偶学习算法，用于单幅图像超分辨率的重建。算法先对输入图像进行特征提取，较大程度保留特征信息；之后采用双注意力机制计算图像的通道域和空间域的显著性，以提取到更准确有效的深层特征；最后利用对偶学习构建闭环反馈网络，通过对偶关系约束映射空间，以获取最优重建函数。在基准数据集Set5、Set14、BSDS100、Urban100上进行放大2倍和4倍的重建测试实验表明，与其他超分辨率算法相比，本文算法的峰值信噪比和结构相似度都高于其他算法，其视觉效果也比其他算法的图像更清晰。
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