基于交叉注意力双分支网络的红外偏振图像超分辨方法

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种基于交叉注意力双分支网络的红外偏振图像超分辨方法，该方法包括利用两台不同图像分辨率的红外偏振相机获取在同一场景下两种不同分辨率的红外偏振图像；构建双分支超分辨网络模型，根据多对图像数据集对双分支超分辨网络模型进行训练，直至到达稳健拟合状态，获取训练好的双分支超分辨网络模型；将待超分辨的低分辨率红外偏振图像通过双分支超分辨网络模型获取高分辨的红外偏振图像。本发明利用深度学习模型对红外偏振强度图像和红外偏振偏振度图像同时进行超分辨并且相互融合特征，实现了高质量的超分辨图像重建。