【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体是一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法。
技术介绍
1、轻量级图像超分辨率重建技术属于计算机视觉和图像处理领域的一部分，专注于开发在资源受限环境下，如移动设备和边缘计算平台上，能高效运行的方法。这种技术对于实时应用尤为关键，因为它允许在不依赖于强大的中心服务器或云计算资源的情况下，在本地设备上即时提升图像质量。这对于视频监控、实时视频通信、移动摄影等实时图像增强应用至关重要，能极大提升终端用户的体验。利用深度学习技术，特别是集成了注意力机制的轻量级模型，这些超分辨率方法能够更加精准地识别和放大图像中的重要特征，同时优化算法以减少计算和存储开销。注意力机制的引入使得模型能够自动聚焦于图像中的关键区域，从而在不增加额外计算负担的前提下，有效提高了图像的重建质量和视觉效果。
2、近年来，由于卷积神经网络(cnn)能够端到端训练，直接从低分辨率输入生成高分辨率图像，无需手动设计复杂的特征提取器和插值方法，因此它们在超分辨率任务领域中占据了主导地位。
3、目前，主流的卷积神经网络和最近新起...
【技术保护点】
1.一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，包括网络框架，其特征在于：所述网络框架包括多级分层蒸馏块、分层空间扩散注意模块、快速通道感知注意力，还包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，其特征在于：所述多级分层蒸馏块能够使用一系列不同的感受野来提取多层次、多尺度的细节特征，显著提升了网络的感知能力和对广泛上下文的理解。
3.根据权利要求1所述一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，其特征在于：所述分层空间扩散注意模块：采用多尺度最大池化技术对细节信息进行精细处理和优化压缩，并引入了局部方差作为一种新的内容驱...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，包括网络框架，其特征在于：所述网络框架包括多级分层蒸馏块、分层空间扩散注意模块、快速通道感知注意力，还包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，其特征在于：所述多级分层蒸馏块能够使用一系列不同的感受野来提取多层次、多尺度的细节特征，显著提升了网络的感知能力和对广泛上下文的理解。
3.根据权利要求1所述一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，其特征在于：所述分层空间扩散注意模块：采用多尺度最大池化技术对细节信息进行精细处理和优化压缩，并引入了局部方差作为一种新的内容驱动权重分配策略，通过计算图像片段内像素值的波动，提高特征重建的准确性，使模型自动突出关键视觉特征。
4.根据权利要求3所述一种基于多维信息感知的图像超分辨率方法，其特征在于：具体来说，对于...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。