Single Image Super-Resolution Based on Global-Local Information Synergy

虽然有几种图像超分辨率解决方案存在，但它们仍然面临许多挑战。虽然基于CNN的算法减少了计算复杂度，但仍需要提高其准确性。而基于Transformer的算法虽然准确性更高，但其超高的计算复杂度使其难以被实际应用所接受。为了克服现有的挑战，本文提出了一种新的超分辨率重建算法。该算法通过独特的设计实现了显著的准确性提高，同时保持低复杂度。算法的核心在于其巧妙设计的全局-局部信息提取模块和基础块模块。通过结合全局和局部信息，全局-局部信息提取模块旨在更全面地理解图像内容，从而更准确地恢复图像的全局结构和局部细节，为后续的重建过程提供丰富的信息支持。实验结果表明，本文提出的算法的综合性能是最优的，在超分辨率重建领域提供了一种高效实用的新解决方案。

本论文旨在提出一个新的超分辨率重建算法，旨在解决现有算法的精度和计算复杂度之间的平衡问题。

该算法通过独特的全局-局部信息提取模块和基本块模块的设计，将全局和局部信息结合起来，更全面地理解图像内容，从而更准确地恢复图像的全局结构和局部细节。

论文提出的算法在精度和计算复杂度方面都有很大的提高，实验结果表明该算法的综合性能是最优的，为超分辨率重建领域提供了一种高效实用的新解决方案。

最近的相关研究包括：'Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network'，'Deep Residual Learning for Image Super-Resolution'，'Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution'等。