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基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究

摘要

图像超分辨率重建是数字图像处理领域的重要议题，其目标在于利用低分辨率图

像所包含的信息，重构出相应的高分辨率图像。随着计算机科技的进步，图像超分辨

率重建的研究的理论价值和实践意义愈发突出，成为当前计算机视觉领域研究的热点

之一。但现有方法仍存在着一些问题，首先，许多现有的超分辨率方法仅局限于处理

单一尺度的图像重建，即每个网络模型仅能针对特定尺度的图像进行超分辨率操作，

这严重制约了模型在实际应用中的通用性。其次，现有模型在提取最终图像特征多样

性方面尚显不足，导致重建后的图片缺乏细节信息，呈现出平滑化的趋势。这在很大

程度上影响了图像的视觉质量，导致从视觉感官层面来看，重建图片的质感较差。本

文针对以上问题，聚焦于对图像多维特征的融合，对现有任意尺度图像超分辨率重建

方法和注意力机制进行研究，旨在通过这些方面的综合研究提升超分辨率重建方法的

准确性和效率。本文主要工作包括：

针对现有的可实现任意尺度超分重建的方法，提出了一种融合了注意力机制、Res

Net和双向插值模块的方法。通过使用局部隐式图像函数对图像进行连续的表示，在局

部隐式图像函数的后处理方式上做出探索。引入了额外的特征表示方法，并将不同抽

取粒度的特征进行融合，提升图像特征的多样性和丰富度。通过这种方式，确保最终

得到的图像特征能够充分反映图像的多种属性和细节，从而提升超分辨率重建方法的

性能和准确性。所提出的超分辨率重建方法在五个不同的数据集上，对于任意缩放因

子均展现出正向的实验效果。

针对多头自注意力机制的局限性进行了优化，提出了若干种新型注意力算子。在

增强模型的特征抽取能力同时，能够更好地捕捉图像的细节和纹理信息更能高效地提

取多样化的特征信息。同时，为了突破现有注意力机制在特征提取上的维度局限，还

引入了一种简单新颖的无参注意力模块。同时兼顾通道和空域两个维度，有效整合信

息，从而显著增强特征表示的能力。这一设计不仅简化了模型结构，避免了复杂的操

作，还提升了模型在图像处理和计算机视觉任务中的性能。

关键词：图像超分辨率；深度学习；多尺度因子；注意力机制

基于深度学习的图像超分辨率重建方法研究

Abstract

Imagesuper-resolutionreconstructionisacrucialissueinthefieldofdigitalimageproce

ssing,whichaimstoachieveaccuratereconstructionofhigh-resolutionimageswiththehelpo

flow-resolutionimageinformation.Withtheprogressofscienceandtechnology,thetheoretic

alvalueandpracticalsignificanceoftheresearchonimagesuper-resolutionreconstructionha

vebecomemoreandmoreprominent,andithasbecomeoneofthehottopicsinthefieldofco

mputervision.However,therearestillsomeproblemsintheexistingmethods.Firstly,manyo

ftheexistingsuper-resolutionmethodsareonlylimitedtodealwithimagereconstructionata

singlescale,thatis,eachnetworkmodelcanonlyperformsuper-resolutionoperationforimag

esataspecificscale.Thislimitationseriouslyrestrictsthegeneralityofthemodelinpractical

applications.Second