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圖像超分辨率重建中的高頻分量通常包含較多輪廓、紋理等細(xì)節(jié)信息，為更好地處理特征圖中的高頻分量與低頻分量，實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整信道特征，提岀一種基于特征圖注意力機(jī)制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡(luò)模型。利用特征提取塊提取原始低分辨率圖像中的特征信息，基于多個結(jié)合特征圖注意力機(jī)制的信息提取塊，通過特征信道之間的相互依賴性自適應(yīng)調(diào)整信道特征，以恢復(fù)更多細(xì)節(jié)信息。在此基礎(chǔ)上利用重建模塊重建岀不同尺度的髙分辨率圖像。在Set5數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與基于雙三次插值的重建模型相比，該模型能夠有效提升圖像的視覺效果，且峰值信噪比與結(jié)構(gòu)相似度分別提高了3.92dB和0.056。
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