【摘 要】
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针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题,本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法。首先,构建特征可伸缩的信息蒸馏块,通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野,以及采用通道注意力提取感兴趣信息,解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;然后,设计级联残差叠加映射块,该块将多个残差块组合在一
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62263021); 国家重点研发计划资助项目(2020YFB1713600); 国防基础科研资助项目(JCKY2018427C002); 甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC-02); 甘肃省科技计划资助项目(
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针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题,本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法。首先,构建特征可伸缩的信息蒸馏块,通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野,以及采用通道注意力提取感兴趣信息,解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;然后,设计级联残差叠加映射块,该块将多个残差块组合在一起,通过将残差结构中的残差部分引出并采用级联叠加的方式,增加了信息蒸馏块间信息的传递,使提取的特征信息包含更多细节。实验结果表明,本文算法重建图像相比其它对比算法更为清晰,峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)均有较大的提升。
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<正>新时代的数学课堂倡导在数学学习的全过程中育人。这就要求教师具备数学育人的眼光,主动挖掘身边的育人资源。[1]从数学教学的课型来看,试卷讲评课作为单元教学的一个重要组成部分,也应该在育人方面发挥积极作用。
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