【摘 要】
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为改善图像质量，提升观测效果，针对现有超分辨率重建算法由于网络层数过深导致的信息丢失、参数量大的问题，提出一种高效多注意力特征融合的图像超分辨率重建算法（EMAFFN）。该算法通过渐进式特征融合块（PFFB）逐步提取图像的特征信息，减少特征信息在深层次网络传递过程中的丢失，同时结合PFFB内部的高效多注意力块（EMAB）在通道和空间两个分支作用，自适应的对提取到的特征进行加权，使网络更多的关注高频
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目（2108085ME158）资助； 国家自然科学基金面上项目（52174141）资助； 安徽高校协同创新项目（GXXT-2020-54）资助； 安徽省重点研究与开发计划项目（202004a07020043）资助；
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为改善图像质量，提升观测效果，针对现有超分辨率重建算法由于网络层数过深导致的信息丢失、参数量大的问题，提出一种高效多注意力特征融合的图像超分辨率重建算法（EMAFFN）。该算法通过渐进式特征融合块（PFFB）逐步提取图像的特征信息，减少特征信息在深层次网络传递过程中的丢失，同时结合PFFB内部的高效多注意力块（EMAB）在通道和空间两个分支作用，自适应的对提取到的特征进行加权，使网络更多的关注高频信息，最后使用多尺度感受野块（RFB＿x）对提取到的特征进行增强、并多尺度融合特征来提升重建模块的性能。实验结果表明，EMAFFN在公共数据集Set5上的平均PSNR值最高达到37.93dB，SSIM达到0.9609，重建后的图像恢复了更多的高频信息，纹理细节丰富，更接近于原始图像。
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