TY - JOUR A2 - Natella，罗伯托AU - 曹，克让AU - 刘雨晴AU - 段，利尼AU - 谢田PY - 2020 DA - 2020年8月28日TI - 自适应残差频道关注网络单幅图像的Super分辨率SP - 8877851 VL - 2020 AB - 单张图像超分辨率（SISR）是一个传统的图像恢复问题。由于低分辨率（LR）图像，SISR的任务是找到同源高分辨率（HR）图像。作为一个病态问题，也有SISR问题的作品，从不同的观点。近日，深学习已经显示出不同的图像处理任务，其惊人的表现。有基于卷积神经网络（CNN）对图像超分辨率的作品。在本文中，我们提出了一个自适应残差渠道关注网络的图像超分辨率。我们首先分析残余连接结构的限制，并提出了合适的特征融合的自适应设计。除了自适应连接，信道注意建议调整不同信道之间的重要性分布。一种新的自适应残差信道关注块（ARCB）在本文中与信道的关注和自适应连接提出。然后，一个简单而有效的高档块的设计提出了不同的尺度。 We build our adaptive residual channel attention network (ARCN) with proposed ARCBs and upscale block. Experimental results show that our network could not only achieve better PSNR/SSIM performances on several testing benchmarks but also recover structural textures more effectively. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8877851 DO - 10.1155/2020/8877851 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -