摘要

目前在单帧图像超分辨率(SISR)研究领域中,一些深度网络在重构阶段通过简单级联、通道注意、空间注意等方式,利用中间特征来提高图像重构效果,但是它们通常只注意到其中一个方向。为此,文章研究了一种新的注意力,即基于空间特征变换(SFT)的空间通道注意力,并提出了基于SFT的空间通道注意力机制重构的渐进式网络算法。该算法多角度地利用中间特征进行图像重构,首先基于SFT提供更多的相似性特征,然后在重构时利用SFT空间通道注意力模块(SFTCA模块)提供通道贡献力度和空间依赖关系。实验结果表明,相对于大多数超分辨重建算法,该算法在图像超分辨重构时各评价指标均有较大提升,所重构的图像纹理信息更加清晰。