基于混合尺度非局部注意力的纹理图像超分辨率

作者：姚鹏飞; 魏育坤; 路昊; 王素琴^*

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(10): 1479-1488.

• 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.

• 出版日期2023
• 单位华北电力大学