【摘 要】
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图像作为一种信息传递的载体,在人们的生活中发挥着不可或缺的作用。更高分辨率的图像,往往能够传达出更为正确、直观和悦目的信息。然而,受硬件设备的限制和周围环境的影响,成像系统采集的图像分辨率常常达不到人们的需求,尤其是对于要求高清晰度的医学影像、公共安全和卫星遥感成像等领域。因此,利用数字图像处理技术提升图像的分辨率成为了当前研究的热点课题之一。近年来,得益于计算机硬件设备性能的提升和数据的爆炸式增
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图像作为一种信息传递的载体,在人们的生活中发挥着不可或缺的作用。更高分辨率的图像,往往能够传达出更为正确、直观和悦目的信息。然而,受硬件设备的限制和周围环境的影响,成像系统采集的图像分辨率常常达不到人们的需求,尤其是对于要求高清晰度的医学影像、公共安全和卫星遥感成像等领域。因此,利用数字图像处理技术提升图像的分辨率成为了当前研究的热点课题之一。近年来,得益于计算机硬件设备性能的提升和数据的爆炸式增涨,相比基于传统的数字图像处理方法,基于深度学习的图像超分辨重建方法的性能得到了极大的提升。但现有大多数基于深度学习的单幅图像超分辨重建方法依然存在图像画质不佳、复杂物体的边缘轮廓等显著信息难以完全重建以及网络模型规模过大等问题。为此,本论文主要以卷积神经网络为基础,对单幅图像超分辨重建问题进行了如下两方面的研究:（1）针对现有基于深度卷积神经网络模型的单幅图像超分辨重建方法存在图像特征提取尺度单一和中间层次特征利用不充分而导致重建的图像画质模糊、信息缺失等问题,设计了一种多尺度残差聚合特征网络模型（Multi-Scale Residual Aggregation Feature Network Model,MRAFM）。该模型利用不同扩展系数的扩展卷积核和残差连接构建了一种具有多分支的混合扩展卷积残差块（Hybrid Dilated Convolution Residual Block,HDRB）,可有效地提取到图像多个尺度的特征信息。此外,引入了一种特征聚合机制,通过跳跃连接将数个HDRB的特征输出依照通道的方向进行拼接融合,从而增强了中间层次特征信息向网络后端的流动,解决了网络中间层次特征利用不充分的问题。（2）针对现有单幅图像超分辨重建方法存在图像中复杂物体的边缘轮廓等显著信息难以完全重建以及网络模型规模过大等问题,在MRAFM基础上设计了一种增强多尺度与双注意力块的网络结构。首先,通过改进MRAFM当中的HDRB结构,构建了一种具有更深层次的多分支结构,使得每条分支不仅具有不同的感受野,而且能够提取到更深层次的特征信息,从而进一步增强了网络的多尺度特征表达能力。此外,在引入密集跳跃连接加强各层次特征信息交流的同时,结合使用通道注意力块和空间自注意力块,充分利用了不同特征之间的通道维度和空间维度上的相关性,增强了网络捕获图像上下文信息的能力,进而帮助重建出更多的纹理细节。最后,为缩减网络的规模,设计了一种轻量级的图像超分辨重建模型。在常用的5种数据集上详细的定量和定性实验结果表明:本论文所提网络模型具有良好的单幅图像重建性能并且优于现有众多的先进图像超分网络模型,充分说明了本文所提网络模型的有效性和鲁棒性。
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