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圖像超分辨率重建中的高頻分量通常包含較多輪廓、紋理等細節信息，為更好地處理特征圖中的高頻分量與低頻分量，實現自適應調整信道特征，提岀一種基于特征圖注意力機制的圖像超分辨重建網絡模型。利用特征提取塊提取原始低分辨率圖像中的特征信息，基于多個結合特征圖注意力機制的信息提取塊，通過特征信道之間的相互依賴性自適應調整信道特征，以恢復更多細節信息。在此基礎上利用重建模塊重建岀不同尺度的髙分辨率圖像。在Set5數據集上的實驗結果表明，與基于雙三次插值的重建模型相比，該模型能夠有效提升圖像的視覺效果，且峰值信噪比與結構相似度分別提高了3.92dB和0.056。
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