基于四路注意力及桥连结构的轻量超分辨率网络

本发明公开了基于四路注意力及桥连结构的轻量超分辨率网络，涉及图像处理技术领域，旨在解决现有超分辨率模型参数量大、轻量化场景下性能不足的问题。该网络对AAF‑SD模型进行改进，提出四路注意力机制模块MSLAVAtt，融合最值与多尺度信息，仅增加7K参数即实现LPIPS指标最高2％的降低；通过桥连结构改造原沙漏型结构，促进多层特征融合，进一步优化性能。改进后的轻量级模型AAF‑MSAB参数量仅99K，在PSNR、SSIM等指标上领先多数轻量化及部分非轻量化模型，推广至非轻量化模型AAF‑MSAB‑L(318K)后，在BSD100上的SSIM指标领先原AAF系列所有模型，甚至超过参数量30倍以上的模型，具有良好应用前景。