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摘要
针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全，以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题，提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构，增加了网络宽度；并在每个分支中引入包括融合注意力机制的残差结构，对不同的特征信息进行侧重学习，提高了模型提取特征的能力；然后在非线性映射输出层对多个分支映射的信息进行叠加，进一步使特征信息融合，促进参数传递。试验结果表明，该算法在客观评价指标上和主观图像效果上均优于其他算法，有效提高了重建图像的细节清晰度。
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