【摘 要】
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在现实生活中,人们对电子图像的质量要求越来越高,即获得高分辨率（HR）图像。所谓的HR图像,简单的说就是相同的尺度下容纳的像素的密度大,拥有丰富的细节信息。图像超分辨（SR）是指通过某些技术性手段,例如硬件或者软件等方法,从一系列LR图像中恢复出对应的HR图像。图像超分辨在交通、安防、医疗等行业都有着广泛地应用,所以对图像超分辨率的研究,提高图像的像素密度,以便获取更多的图像细节具有重要的理论研究
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在现实生活中,人们对电子图像的质量要求越来越高,即获得高分辨率（HR）图像。所谓的HR图像,简单的说就是相同的尺度下容纳的像素的密度大,拥有丰富的细节信息。图像超分辨（SR）是指通过某些技术性手段,例如硬件或者软件等方法,从一系列LR图像中恢复出对应的HR图像。图像超分辨在交通、安防、医疗等行业都有着广泛地应用,所以对图像超分辨率的研究,提高图像的像素密度,以便获取更多的图像细节具有重要的理论研究意义和现实应用价值。最近我们发现深度卷积神经网络在提升超分辨率重构的性能方面有较好的作用。但是,在标准的卷积神经网络（CNNs）中,每一层神经元被人工设定为固定的接受域,而视觉皮层神经元的感受野的大小是受刺激调节的,构建神经网络的时候这一点很少被考虑到;另外,在超分辨模型的学习过程中,会经过一次或者多次的上采样操作,每次上采样都会损失一定的局部表面信息,而现有的方法大多只关注高层特征而忽略低层特征所包含的信息,造成图像伪影,影响超分辨的质量。针对上述问题,本论文主要完成了下面三项工作。1、在多级特征融合网络（MLFFN）中提出了一个新的残差组,在残差组中加入选择核卷积（SKConv）,提取不同尺度接收域的特征信息,缓解标准卷积带来的固定接收域问题;提出了一个多级特征融合模块,来融合多级特征的外观信息,将低层特征与高层特征选择性的融合,通过学习多级特征之间的互补信息,提升超分辨的效果。2、针对MLFFN改进,提出了多尺度残差注意力特征融合模块（MRAF）,考虑到多尺度特征的全局和局部依赖关系,从而提取更丰富的多尺度特征,进一步缓解固定接收域带来的弊端。
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