基于混合注意力的档案图像超分法OA
结合自注意力机制在图像超分领域的应用优势,提出一种融合多通道多头注意力与多空间多头注意力的混合注意力模块,从多维度提取图像特征,充分挖掘数据的内在结构与语义信息。同时,依托所提模块构建端到端超分网络,在多个公开数据集上开展实验验证。结果表明,该算法相比现有主流方法性能提升显著。此外,针对档案馆馆藏历史图像的实测结果证实,该方法可有效完成低分辨率历史影像的修复与增强。
顾奕;程实;杨赛
南通大学档案馆,江苏南通226019南通大学人工智能与计算机学院,江苏南通226019南通大学电气与自动化学院,江苏南通226019
信息技术与安全科学
单幅图像超分多通道自注意力多空间自注意力混合注意力
《南通职业大学学报》 2026 (2)
P.65-70,6
南通市自然科学基金面上项目(JC2024065)。
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