摘要
本发明公开了一种基于高频特征增强的图像超分辨率重建方法及装置,涉及图像超分辨率重建技术领域,本发明在高频特征增强的图像超分辨率重建模型的训练阶段,采用多尺度采样网络提取高频特征,并在多尺度采样网络中引入特征掩码模块提高特征融合的准确性,同时引入轻量级高频增强注意力机制并将其与多尺度采样网络融合构建高频特征自调节模块,此过程通过可学习的参数有效地融合了不同尺度和级别的高频特征到网络中,使得特征的提取能力大大提高,而后通过特征调节层生产的掩码矩阵建立多个高频特征自调节模块内不同层高频特征之间的映射关系,使特征间的交互大大加强,从而特征的利用率大大加强,因此重建后的图像质量极大提升。
技术关键词
高频特征
图像超分辨率重建
深层特征提取
浅层特征提取
掩码矩阵
输出特征
注意力机制
多尺度
网络
双三次插值
图像重建
上采样
像素
框架
模型训练模块
支路