基于密集连接与激励模块的图像超分辨网络

针对基于卷积神经网络的超分辨技术在纹理恢复时存在信息丢失、边缘模糊的现象,将密集块和激励模块结合,对图像进行低分辨率到高分辨率的端对端处理。密集连接融合后组成的密集块结构使图像区域的上下文信息得到有效利用。激励模块将有价值的全局信息选择性放大并将无用特征加以抑制。图像重建部分中的多个1×1卷积层结构减小了前一层的尺寸,在加速计算的同时减少了信息丢失。直接处理的原始图像缩短了训练时间,卷积层和滤波器的优化显著降低了计算复杂度。