Am-esrgan: reconstrucción de súper resolución de murales antiguos basada en mecanismo de atención y red residual de múltiples niveles
Autores: Xiao, Ci; Chen, Yajun; Sun, Chaoyue; You, Longxiang; Li, Rongzhen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Am-esrgan: reconstrucción de súper resolución de murales antiguos basada en mecanismo de atención y red residual de múltiples niveles
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Problemas
Murales antiguos
Método de reconstrucción de súper resolución
Mecanismo de atención
Red residual multinivel
Fusión de características
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
Para abordar los problemas de bordes y contornos borrosos, extracción insuficiente de información de baja frecuencia y detalles de textura poco claros en murales antiguos, que conducen a una disminución del valor ornamental y la limitada importancia de investigación de los murales, este artículo propone un nuevo método de reconstrucción de superresolución de murales antiguos, basado en un mecanismo de atención y una red residual multinivel, denominado AM-ESRGAN.
Descripción
Para abordar los problemas de bordes y contornos borrosos, extracción insuficiente de información de baja frecuencia y detalles de textura poco claros en murales antiguos, que conducen a una disminución del valor ornamental y la limitada importancia de investigación de los murales, este artículo propone un nuevo método de reconstrucción de superresolución de murales antiguos, basado en un mecanismo de atención y una red residual multinivel, denominado AM-ESRGAN.