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基于空洞卷积的医学图像超分辨率重建算法研究
李众 王雅婧 马巧梅
《计算机应用》唯一官方网站
2023, 43 (9):
2940-2947.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030381
摘 要: 为解决现有医学图像超分辨率重建中存在的图像细节模糊、全局信息利用不充分等问题，提出一种基于空洞卷积与改进的混合注意力机制的医学图像超分辨率重建算法。该方法将深度可分离卷积与空洞卷积思想相结合，使用不同大小感受野对图像进行不同尺度的特征提取，增强特征表达能力。引入边缘通道注意力机制，在提取图像高频特征的同时融合边缘信息，提高模型的重建精度。考虑到医学图像的特殊性，为使重建后的图像效果更加符合人类视觉感观，混合L1损失与感知损失函数作为整体损失函数。并在所用数据集上与SRCNN、VDSR等传统超分算法进行对比实验，结果表明，所提模型在PSNR与SSIM指标上优于对比算法，增强了图像的效果与纹理特征，对图像整体结构还原更加完整。
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