Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建 | |
| 周登文; 马路遥; 田金月; 孙秀秀 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:9页码:2233-2241 |
| 摘要 | 近年来,基于深度卷积神经网络的单图像超分辨率重建,取得了显著的进展,但是,仍然存在诸如特征利用率低、网络参数量大和重建图像细节纹理模糊等问题.我们提出了基于特征融合注意网络的单图像超分辨率方法,网络模型主要包括特征融合子网络和特征注意子网络.特征融合子网络可以更好地融合不同深度的特征信息,以及增加跨通道的学习能力;特征注意子网络则着重关注高频信息,以增强边缘和纹理.实验结果表明:无论是主观视觉效果,还是客观度量,我们方法的超分辨率性能明显优于其他代表性的方法. |
| 关键词 | 单图像超分辨率 卷积神经网络 特征融合 注意网络 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c190428 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56283 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周登文,马路遥,田金月,等. 基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建[J]. 自动化学报,2022,48(9):2233-2241. |
| APA | 周登文,马路遥,田金月,&孙秀秀.(2022).基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建.自动化学报,48(9),2233-2241. |
| MLA | 周登文,et al."基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建".自动化学报 48.9(2022):2233-2241. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2019-0428.pdf（8374KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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