基于密集残差网络和注意力机制的图像超分辨研究

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摘  要： 针对现有的图像超分辨重建算法特征信息提取不充分的问题，基于SRResNet[1]网络的生成器部分，引入混合注意力模块和密集残差模块，以提取图像的多尺度特征。混合注意力模块集成通道注意力和自注意力机制，可以聚焦关键特征；密集残差模块通过堆积多个残差密集块学习多级特征，并采用改进的密集连接方式提高特征复用效率。（剩余7065字）

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