改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建

作     者：王进花 魏婷 曹洁 陈莉 WANG Jinhua;WEI Ting;CAO Jie;CHEN Li

作者机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省制造信息工程研究中心甘肃兰州730050 兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730050 

基　　金：国家自然科学基金(62063020) 甘肃省重点研发计划项目(22YF7GA130) 甘肃省自然科学基金(20JR5RA463) 

出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)

年 卷 期：2024年第51卷第6期

页      码：171-181页

摘      要：针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分,首先设计了若干个串联的残差Swin Transformer块(RSTB),利用RSTB的Swin Transformer层进行长距离依赖建模提取图像的高频信息,使用残差连接实现不同级别特征聚合。其次,设计了交替串联的空间注意力模块和通道注意力模块,弥补RSTB局部建模能力的不足,使网络能够捕捉到图像空间与通道维度遗漏的上下文信息,促进边缘细节信息的重建。最后,通过长跳跃连接将浅层特征与深层特征求和进行融合传输到重建模块进行高质量图像重建。实验结果表明:在放大倍数为2、3、4的4个测试集上,所提改进算法相较SwinIR在峰值信噪比和结构相似度上均取得了较好的结果,而且在视觉效果上重建图像的边缘结构和整体轮廓都更加清晰。

主 题 词：图像超分辨率重建 Swin Transformer 空间注意力 通道注意力 多特征融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.19665/j.issn1001-2400.20240911

馆 藏 号：203157304...