【摘 要】
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图像超分辨率是从低分辨率图像恢复高分辨率图像的技术。在这个领域中,研究者通过使用不同技术提出了各种个样的方法。基于学习的方法一直致力于获得更好的表现,由于卷积神经网络在效率方面的显著性能,使计算机视觉的各个领域包括单幅图像超分辨率都发生了革命性的变化。相比于其它卷积神经网络,残差网络因其更深的结构和更高的精度,在近年来得到了广泛的应用。另一方面,很少有超分辨率方法试图通过融合不同先验知识,如邻域嵌
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图像超分辨率是从低分辨率图像恢复高分辨率图像的技术。在这个领域中,研究者通过使用不同技术提出了各种个样的方法。基于学习的方法一直致力于获得更好的表现,由于卷积神经网络在效率方面的显著性能,使计算机视觉的各个领域包括单幅图像超分辨率都发生了革命性的变化。相比于其它卷积神经网络,残差网络因其更深的结构和更高的精度,在近年来得到了广泛的应用。另一方面,很少有超分辨率方法试图通过融合不同先验知识,如邻域嵌入、稀疏先验或边缘先验,来预测超分辨率图像。使用边缘先验的这些方法往往只使用一张边缘特征图,导致恢复出来的超分辨率图像边缘仍然不够清晰。本文提出了一种新的方法,该方法不仅利用了图像的内部特征,而且利用了信息丰富的多层次边缘先验知识。基于边缘信息有助于处理模糊边缘并会产生更清晰的结果的想法,我们提出了一种边缘和注意力机制的残差超分辨率网络,称为RECAN。我们的结构由两个基本模块组成:第一个模块是从输入图像生成多层边缘映射的Edge Net;第二个模块充分利用了输入图像和边缘特征图里的重要信息,称为SRNet。具体来说,SRNet使用通道注意机制和空间特征变换层进行超分辨率重建。为了验证模型的有效性,我们使用基准数据集进行训练和测试。通过与最新的方法在×2,×4和×8尺度上进行的定性和定量分析证明了我们的方法的有效性。
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