采用感受野优化与渐进特征融合的图像超分辨率算法

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摘要：针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题，提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络（RPSRnet），其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用像素注意力机制与大感受野卷积相结合的方式，设计两条渐进路径将输入表征为不同层次的特征抽象，增强网络捕获上下文信息的能力，同时减少了网络参数冗余。（剩余19723字）

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