计算机辅助设计与图形学学报

作者：姚鹏飞, 魏育坤, 路昊, 王素琴

关键词：单图像超分辨率, 纹理图像, 注意力机制, 非局部注意力

相较于一般图像, 纹理图像细节特征尺度小、密度大, 导致低分辨率下会丢失更多高频信息, 影响超分辨率重建的效果. 基于此, 提出一种利用混合尺度非局部注意力的纹理图像超分辨率方法. 首先, 在跨尺度非局部注意力的基础上提出等尺度非局部注意力, 用于在整幅图像中挖掘等尺度相似特征块的高频信息, 为解决 2 种注意力并行部署带来的计算操作与参数量较多的问题, 设计参数共享的方法, 将 2 种注意力合并为混合尺度非局部注意力(MSNLA); 其次, 通过通道投影的方式将 MSNLA 生成的不同尺度的相似特征与输入特征图融合; 最后, 利用非局部特征融合重建的方法将 MSNLA 提取到的特征组合后进行超分辨率重建. 实验结果表明, 在 DTD 数据集上, 该方法相较于 CSNLN 算法的 PSNR 提高了 0.16 dB, 模型参数量减少了约 10.3%, 并且重建图像取得了更好的视觉效果.

来源：2023年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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