公开(公告)号：CN119693236A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411873358.5

申请日：2024-12-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王瑾 ,  张纯 ,  陈家德 ,  高子慧 ,  何远庆

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 基于卷积神经网络和Transformer混合网络结构的图像超分辨率方法属于计算机视觉领域。首先搭建卷积神经网络和Transformer混合结构的图像超分辨率网络，利用简单卷积实现对浅层特征的提取；然后联合多个残差组实现对深度特征的提取，其中残差组由多个提出的双路协同模块构成，该模块包括双注意力Transformer模块、多尺度卷积模块和选择性融合模块；利用双注意力Transformer模块将通道注意力与空间注意力相结合，使特征能够捕获更广泛的全局信息；多尺度卷积模块用来增强特征的局部表示；选择融合模块根据全局和局部特征之间的相似性自适应的融合或者交互，有效保留全局轮廓和局部细节；最后利用上采样模块实现对深层特征的空间特征转换，得到对低分辨率图像超分辨率的结果。