壁画图像具有结构细节丰富,纹理复杂、色彩多变的特点,而基于卷积神经网络的图像超分辨率算法重建的壁画图像存在纹理模糊和边缘锯齿效应的问题。因此,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的壁画图像超分辨率重建算法。首先,通过多尺度映射单元,用不同尺度的卷积核直接对低分辨率壁画图像进行特征提取;然后,将融合后的特征图输入残差通道注意力块,使网络从全局信息出发对各个特征图进行权值优化,增强网络模型的深度映射能力;最后,在网络末端引入亚像素卷积层,重新排列像素,得到重建的高分辨率壁画图像。实验结果表明,本算法可以减小重建误差,增强重建壁画图像的边缘及结构信息,使重建的壁画图像纹理细节更丰富。

细粒度图像之间具有高度相似的外观,其差异往往体现在局部区域,提取具有判别性的局部特征成为影响细粒度分类性能的关键。引入注意力机制的方法是解决上述问题的常见策略,为此,在双线性卷积神经网络模型的基础上,提出一种改进的双线性残差注意力网络:将原模型的特征函数替换为特征提取能力更强的深度残差网络,并在残差单元之间分别添加通道注意力和空间注意力模块,以获取不同维度、更为丰富的注意力特征。在3个细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Dogs和Stanford Cars上进行消融和对比实验,改进后模型的分类准确率分别达到87.2%、89.2%和92.5%。实验结果表明,相较原模型及其他多个主流细粒度分类算法,本文方法能取得更好的分类结果。

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