【摘 要】
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当前,图像超分辨率重建在计算机视觉等领域备受瞩目.传统的重建方法能力逐渐趋于饱和,随着深度学习的不断发展,卷积神经网络开始在该领域内发光发热.然而,目前这类方法往往诉诸复杂的深层网络以追求重建性能的提升,却付出了高昂的计算代价.本文主要聚焦于面向图像超分辨率重建的多尺度卷积神经网络方法,在已有算法的基础上,设计了一系列高效的网络架构捕获图像的多尺度特征信息,实现与复杂深度网络可匹敌的重建性能.主要
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当前,图像超分辨率重建在计算机视觉等领域备受瞩目.传统的重建方法能力逐渐趋于饱和,随着深度学习的不断发展,卷积神经网络开始在该领域内发光发热.然而,目前这类方法往往诉诸复杂的深层网络以追求重建性能的提升,却付出了高昂的计算代价.本文主要聚焦于面向图像超分辨率重建的多尺度卷积神经网络方法,在已有算法的基础上,设计了一系列高效的网络架构捕获图像的多尺度特征信息,实现与复杂深度网络可匹敌的重建性能.主要工作如下:1.构造了一个面向图像超分辨率重建的多尺度残差通道关注网络.该网络主要由多尺度残差通道关注块构成,通过联合不同尺寸的卷积核捕获多尺度特征信息,同时引入通道关注机制自适应地纠正不同通道间的特征信息.随后,以多尺度残差通道关注块为基础,分别设计了低分辨率与高分辨率特征提取阶段,在不同维度的特征空间上充分捕获丰富的图像特征.最终以一个相对较浅的网络结构达到了预期的重建效果,并通过实验验证了其有效性.2.设计了一个面向图像超分辨率重建的改进多尺度残差网络.该网络有效结合了多尺度特征提取分支与高频关注分支,分别负责提取多尺度特征与增强图像高频细节.多尺度特征提取分支由改进的多尺度残差块构成,利用自适应加权映射策略调节并改善不同路径的信息流;而高频关注分支依赖于改进的编码-解码模型,对高频信息进行关注,目的在于加深图像的轮廓与纹理.实验结果显示,该方法可以较好地恢复图像细节.3.建立了一种面向图像超分辨率重建的轻量级多尺度残差网络.该网络主要致力于减轻参数负担,通过交替堆叠的多尺度特征提取块和所设计的残差块构建网络.首先,采用多种空洞率的卷积层构造多尺度特征提取块,能有效地扩大感受野并且极大地减少网络参数量.其次,提出了基于空间及通道联合关注的残差块,合理纠正不同空间区域及通道的特征信息,同时利用组卷积进一步降低参数量.特别地,构建了一种多尺度特征关注模块,利用深层特征逐像素地指导浅层特征.此外,还设计了一种双路径图像放大模块,用于对高频和低频信息进行充分上采样.实验表明,所提出的方法以轻量级的网络结构实现了复杂深度网络的重建性能.
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