0 引言

圖像超分辨率(Super Resolution，SR)技術作為計算機視覺與圖像處理中一項至關重要的技術，一直以來都是人們關注的焦點，其目的是從低分辨率(Low-Resolution，LR)的圖像中恢復出清晰逼真的高分辨率(High-Resolution，HR)圖像。圖像超分辨率技術在醫(yī)學影像、衛(wèi)星圖像以及監(jiān)控成像等各個領域有著廣泛的應用。

目前圖像超分辨率重建算法主要被分為三大類：基于插值的SR方法、基于重建的SR方法以及基于學習的SR方法?；诓逯档膱D像超分辨率算法[1]的思想是根據(jù)一個像素點的周圍某一區(qū)域內(nèi)的像素點來估計這一像素點的值。這類算法的優(yōu)點在于原理簡單、計算復雜度低、重建所需時間短，但是會產(chǎn)生過度平滑的現(xiàn)象，邊緣產(chǎn)生明顯鋸齒。基于重建的圖像SR方法[2]，比較典型的有凸集投影法、迭代反投影法以及最大后驗法?；谥亟ǖ姆椒ㄔ谝话闱闆r下會比基于插值的方法重建效果好，但是基于重建的方法有時也會出現(xiàn)生成一些具有圖像邊緣不自然的情況，從而導致重建圖像質量變差?；趯W習的圖像SR方法[3]，其基本思想是學習LR空間到HR空間的映射關系，然后利用相應的映射關系來恢復出高清的HR圖像。

不過近年來大多數(shù)圖像超分辨率網(wǎng)絡都是采用基于學習的方法，然而大多數(shù)現(xiàn)有的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型在基于大量參數(shù)和極深結構的情況下才保持較高性能，而且這些網(wǎng)絡也沒有充分利用圖像的低頻特征信息。

因此，本文通過對殘差網(wǎng)絡進行改進，提出一種新的圖像超分辨率重建算法。該算法將低分辨率圖像作為輸入，利用殘差網(wǎng)絡提取特征信息以獲得殘差圖像，通過多尺度塊來提取圖像的低頻信息，再將得到的殘差圖像與低頻信息進行線性相加，最后進行上采樣操作，從而得到最后的重建的高分辨率結果。所提算法去除殘差網(wǎng)絡中的批歸一化層，可以有效降低網(wǎng)絡的計算量，并且在殘差塊的尾部引入通道注意力來增強網(wǎng)絡的高頻特征提取能力。與此同時，該算法設計了多尺度塊MSB作為跳層來提取輸入圖像的低頻信息，從而提高了網(wǎng)絡的重建效果。實驗結果表明，該算法與大部分的圖像超分辨率算法相比，能更好恢復出低分辨率圖像中的紋理細節(jié)信息，重建出更清晰的高分辨率圖像。

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作者信息：

謝余杭

(福建師范大學 光電與信息工程學院，福建 福州350007)