【摘 要】
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由于水下环境复杂,采集的水下图像通常是退化的低质图像。因此提出一种多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法,选择性挖掘学习图像特征信息,实现高质量图像重建。针对水下图像分辨率低问题,引入双层注意力机制来加强重要细节特征的学习;然后针对双目图像的视差特性,提出一种视差注意力机制来充分学习左右目图像的先验信息,有效提高了图像质量。在Middlebury数据集2倍和4倍重建图像的信噪比分别为33.3和
【机 构】
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山东省水利勘测设计院 济南250014;河海大学物联网工程学院 常州213000
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由于水下环境复杂,采集的水下图像通常是退化的低质图像。因此提出一种多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法,选择性挖掘学习图像特征信息,实现高质量图像重建。针对水下图像分辨率低问题,引入双层注意力机制来加强重要细节特征的学习;然后针对双目图像的视差特性,提出一种视差注意力机制来充分学习左右目图像的先验信息,有效提高了图像质量。在Middlebury数据集2倍和4倍重建图像的信噪比分别为33.3和28.39 dB,表明该算法可以在提高图像空间分辨率的同时保留图像细节信息;同时该算法在拍摄的真实水下图
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