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单图像超分辨率是一个不适定的问题,是指在给定模糊和低分辨率图像的情况下重建纹理图案。卷积神经网络(CNN)最近被引入超分辨率领域中,尽管当前研究通过设计CNN的结构和连接方式获得了出色的性能,但是忽略了可以使用边缘数据来训练更强大的模型,因此提出了一种基于边缘数据增强的方法,即单图像超分辨率的非局部通道注意力(NCA)方法。该方法可以充分利用训练数据并通过非局部通道注意力提高性能。所提方法不仅为设计网络提供了引导,而且也可以对超分辨率任务进行解释。非局部通道注意力网络(NCAN)模型由主分支和边缘增