多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法

来源：电子测量技术杂志2021年第15期北京时间：

作者：徐永兵，袁东，余大兵，张志良，赵钊，李庆武

单位：1.山东省水利勘测设计院 济南 250014;2.河海大学 物联网工程学院 常州 213000

摘要：由于水下环境复杂，采集的水下图像通常是退化的低质图像。因此本文提出一种多注意力机制引导的双目图像超分辨率重建算法，选择性挖掘学习图像特征信息，实现高质量图像重建。针对水下图像分辨率低问题，引入双层注意力机制来加强重要细节特征的学习；然后针对双目图像的视差特性，提出一种视差注意力机制来充分学习左右目图像的先验信息，有效提高了图像质量。在Middlebury数据集2倍和4倍重建图像的信噪比分别为33.3dB和28.39dB，表明本文算法可以在提高图像空间分辨率的同时保留图像细节信息；同时该算法在拍摄的真实水下图像上的重建效果优于其他算法，表明其能实现更高质量的水下图像超分辨率重建。

关键词：超分辨率;注意力机制;双目图像;深度学习

基金资助：山东省重大水利科研与技术推广专项资金（SDSLKY201905）、山东省重点研发计划（2019GGX105012）资助