换一批基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建
X-RAY IMAGE SUPER-RESOLUTION RECONSTRUCTION BASED ON MULTISTAGE RESIDUAL ATTENTION
摘要针对肺部X-ray图像在超分辨率重建过程中出现的肺部边缘不清晰以及器官纹理模糊等问题,提出一种基于多级残差注意力的X-ray图像超分辨率重建方法.将注意力机制嵌入残差块中构建网络基本块,在加速网络收敛的同时,使网络更加关注图像的边缘纹理特征;设计多尺度特征融合模块进行特征提取,保证结构信息的完整性;通过多级残差学习加速网络训练,并允许构建更深层次的网络;融合上采样图像与Bicubic图像完成最终重建,弥补特征提取过程中的特征损失.实验结果表明,所提出模型的PSNR、SSIM均高于现有算法,且重建出的图像具备更加丰富的细节和清晰的边缘.
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关键词
X-ray通道注意力机制特征融合多级残差学习超分辨率重建X-rayChannel attention mechanismFeature fusionMultistage residual learningSuper-resolution reconstruction
分类号
TP3
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2023.10.036
发布时间
2023-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61873188）
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