基于自适应双分支的图像超分辨率重建算法

近年来，注意力机制广泛应用于图像超分辨率重建，极大地提高了重建网络的性能。为了更有效地利用注意力机制，提出一种基于自适应双分支的图像超分辨率重建算法。该算法设计的自适应双分支模块包括注意力分支和无注意力分支，通过自适应权重层动态平衡双分支的权重，舍弃冗余特征以使两个分支达到自适应平衡；其次，设计通道重组坐标注意力模块，通过通道重组的方式实现跨组特征交互，关注不同网络层特征之间的相关性；最后，设计双层残差聚合模块，构建两层嵌套的残差结构，提取残差块中的深层特征，更有效地提高网络的特征提取能力，提高重建图像的质量。在标准数据集上的大量实验验证了所提方法具有更好的重建效果。