【摘 要】
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近年来，大多数基于深度学习的图像超分辨率（super-resolution， SR）重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量，但同时也带来了模型计算代价的增加。另外，很多网络中利用注意力机制来提高网络的特征提取能力，但仍难以充分学习到不同区域的特征。为此提出一种基于期望最大化（expectation maximization， EM）自注意力残差的图像SR重建网络，该网络通过对基础残差块
【基金项目】
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国家自然科学基金（61862030，62072218）； 江西省自然科学基金（20192ACB20002，20192ACBL21008）；
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近年来，大多数基于深度学习的图像超分辨率（super-resolution， SR）重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量，但同时也带来了模型计算代价的增加。另外，很多网络中利用注意力机制来提高网络的特征提取能力，但仍难以充分学习到不同区域的特征。为此提出一种基于期望最大化（expectation maximization， EM）自注意力残差的图像SR重建网络，该网络通过对基础残差块的改进构建一种特征增强残差块以更好地复用残差块中所提取的特征。为了增加特征信息在空间上的相关性，通过引入EM自注意力机制，构建一种EM自注意力残差块来增强模型中每个模块的特征提取能力，并通过级联EM自注意力残差块来构建整个模型的特征提取结构。通过一个上采样的图像重建模块获得重建的高分辨率图像。为了验证所提方法的有效性，将其与一些主流的方法进行了实验对比。实验结果表明，所提方法在超分测试集上能够取得较好的主观视觉效果和更优的性能指标。
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