【摘 要】
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图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。传统的方法在性能上还存在一定局限性,包括无法充分利用特征信息、模型训练难度大等。近年来随着技术的发展,深度学习算法被应用到图像超分辨率重建技术并取得了优越的表现。本论文基于深度学习进行图像超分辨重建,其创新点主要有以下几项:（1）本文提出一种全新的图像超分辨率重建网络模型,该模型基于深度学习方法以更大范围的感受
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图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。传统的方法在性能上还存在一定局限性,包括无法充分利用特征信息、模型训练难度大等。近年来随着技术的发展,深度学习算法被应用到图像超分辨率重建技术并取得了优越的表现。本论文基于深度学习进行图像超分辨重建,其创新点主要有以下几项:（1）本文提出一种全新的图像超分辨率重建网络模型,该模型基于深度学习方法以更大范围的感受野提取图像特征,通过应用残差学习和跳跃链接增强模型学习效率。（2）本论文提出多尺度注意力机制,旨在解决上述深度学习模型无法充分利用特征信息的问题。该机制通过多卷积结构获取并融合各通道上空间信息,进而通过获取各通道注意力权重建立通道间的依赖关系,最后通过优化权重值建立全局与局部特征之间的信息交互。多尺度注意力机制的提出增强了图像的特征表示能力。（3）本论文提出反馈监督机制,旨在解决深度学习模型训练难度大的问题。该机制由正向监督和逆向监督组成,二者组合形成闭环,充分利用后验信息减小解空间,从而加强模型的可训练性。通过在各不同类型数据集上进行实验,实验结果表明,论文提出的方法相比传统算法具有优势。
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