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作者：倪水平;王仕杰;李慧芳;李朋坤;
单位：河南理工大学计算机科学与技术学院;
摘要：目的 使用单一尺度卷积网络提取低分辨率（low-resolution,LR）图像特征会造成大量图像高频特征丢失，为了获取更多高频特征，重建更清晰的超分辨率图像，方法 提出一种基于多尺度残差密集注意力网络（multi-scale residual dense attention network）的单幅图像超分辨率重建算法。首先，使用卷积网络从低分辨率图像中提取浅层特征并将其作为后续网络各级输入；其次，采用各级多尺度残差密集注意力块（multi-scale residual dense attention block）处理前级网络图像特征并从中提取图像高频特征，多尺度残差密集网络善于提取更丰富的图像特征，并融入注意力机制，增强网络对高频区域特征的关注；然后，将网络各级提取不同深度的图像特征进行全局特征融合；最后，融合后的特征经上采样输出重建的超分辨率图像。结果 放大因子为4时，网络在SET5,SET14,BSDS100,URBAN100和MANGA109数据集上测试，峰值信噪比分别为31.97,28.58,27.57,25.85,29.79 dB；网络中基本模块分别由多尺度残差密集注意力块、残差块和密集块替换提取特征，以峰值信噪比作为模块性能评估标准，多尺度残差密集注意力块表现更优异。结论 该网络结合多尺度残差密集网络能够获取更丰富图像高低频信息，融入注意力机制有效对网络中高频信息进行提取，能重建纹理更清晰的超分辨率图像。
关键词：多尺度残差;;密集注意力网络;;超分辨率重建;;注意力机制;;高频区域
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61872126）
