[发明专利]基于残差转换注意力机制的轻量化图像超分辨率重建方法

说明书

本发明提出一种基于残差转换注意力机制的轻量化图像超分辨率重建方法，包括，获取轻量化图像数据集，利用双三次插值算法得到轻量化图像数据集对应的低分辨率图像；对低分辨率图像进行特征提取得到粗糙特征；通过堆叠残差转换注意力机制模块对粗糙特征进行精炼得到第一中间层特征；对第一中间层特征执行卷积层操作得到第二中间层特征；将第一中间层特征、第二中间层特征经过图像重建模块生成超分辨率图像。通过本发明提出的轻量化的、面向移动端的图像超分辨率重建方法使得低质量的图像更为清晰，为生成高清图像提供参考。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术应用领域。

背景技术

在图像处理和分析领域，图像的质量在信息交流和视觉感知过程中起着至关重要的作用。而图像的空间分辨率是决定图像质量的重要指标之一，空间分辨率越高，图像越清晰，图像表征细节的能力就越强。提高图像分辨率的直接途径是改进成像硬件的性能，由于成像传感器技术的限制，有时获取高分辨率图像的难度较大、成本太高。相对而言，从图像处理的角度借助信号处理技术实现图像超分辨率重建更受青睐。该技术从单帧或多帧的低分辨率图像利用图像模型和降质先验等重建清晰的图像或图像序列，具有成本低、灵活性大、适用范围广等显著特点。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于残差转换注意力机制的轻量化图像超分辨率重建方法，用于使得低质量的图像更为清晰，为生成高清图像提供参考。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于残差转换注意力机制的轻量化图像超分辨率重建方法，包括：

获取轻量化图像数据集，利用双三次插值算法得到所述轻量化图像数据集对应的低分辨率图像；

对所述低分辨率图像进行特征提取得到粗糙特征；

通过堆叠残差转换注意力机制模块对所述粗糙特征进行精炼得到第一中间层特征；对所述第一中间层特征执行卷积层操作得到第二中间层特征；

将所述第一中间层特征、所述第二中间层特征经过图像重建模块生成超分辨率图像。

另外，根据本发明上述实施例的一种基于残差转换注意力机制的轻量化图像超分辨率重建方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述对所述低分辨率图像进行特征提取得到粗糙特征，包括:

定义I_LR为输入的低分辨率图像，浅层特征提取过程表示为：

F_coarse＝H_SFE(I_LR)

其中，F_coarse为得到的粗糙特征，H_SFE(·)为一个3×3的卷积层操作。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述通过堆叠残差转换注意力机制模块对所述粗糙特征进行精炼得到第一中间层特征F_refined，表示为：

其中，为第k个残差转换注意力机制模块。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述通过堆叠残差转换注意力机制模块对所述粗糙特征进行精炼得到第一中间层特征F_refined，包括：

对所述粗糙特征进行信息蒸馏和残差学习，表示为：