基于空洞卷积融合的图像放大方法

本发明公开了一种将多级多尺度残差结构神经网络与深度可分离空洞卷积融合的图像放大方法。该模型包括浅层图像特征提取网络、深层图像特征提取网络，以及上采样图像重建网络三部分组成。本方法包括：引入了大核注意力机制，结合了局部空间卷积、空间长程卷积和通道卷积三个部分，能够实现21×21的感受野。其次，通过使用空洞卷积，我们能够在使用更少的参数的同时，获取多尺度信息。其中，深层信息特征提取网络采用多尺度交叉网络结构，其中一条路径专门提取图像的低频信息，另一条路径则负责高频信息的提取。最后，使用了上采样模块得到了完整清晰的4倍放大的高分辨率图像。