基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建
Lightweight image super-resolution reconstruction with multi-frequency feature and texture enhancement
华东交通大学 信息工程学院, 南昌 330013
摘要
现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度，忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题，提出了一种轻量级多频率特征提取网络（MFEN），设计了轻量化晶格信息交互结构，利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量；通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取，提高网络的表达能力和特征区分性，使其更注重纹理细节特征的复原，并合理分配计算资源。此外，在网络内部融合局部二值模式（LBP）算法用于增强网络对纹理感知的敏感度，旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证，该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡，即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明，相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法（SRCNN）和较新算法（MADNet），所提方法的峰值信噪比（PSNR）分别提升了1.31 dB和0.12 dB，参数量相比MADNet减少了55%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61967007,61963016)
江西省重点研发计划重点资助项目(20201BBF61012)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0561
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2515-2520
文章编号: 1001-3695(2024)08-038-2515-06
发布历史
[2024-01-24] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
刘媛媛, 张雨欣, 王晓燕, 等. 基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2515-2520. (Liu Yuanyuan, Zhang Yuxin, Wang Xiaoyan, et al. Lightweight image super-resolution reconstruction with multi-frequency feature and texture enhancement [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2515-2520. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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