一种基于状态空间模型的图像复原方法

本发明公开了一种基于状态空间模型的图像复原方法，包括：浅层特征提取阶段：通过卷积层提取待复原图像的浅层特征；深层特征提取阶段：基于待复原图像的浅层特征，利用堆叠的残差Mamba群RMG、嵌套S形扫描策略以及序列混合注意力模块提取待复原图像的深层特征；重建阶段：基于待复原图像的浅层特征和待复原图像的深层特征，引入像素洗牌层和卷积核为3x3的卷积层进行高分辨率图像重建，利用嵌套S形扫描策略保留图像的局部性与连续性，并通过序列混洗注意模块对不同方向的序列进行有效的上下文信息聚合，在超分辨率、去噪、去模糊和去雾等多种任务上均表现出卓越性能，为高效图像修复提供了新思路。