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红外图像超分辨率技术研究与实现 项目概述 本项目针对红外图像分辨率低、细节缺失、对比度差、噪声干扰严重的问题，提出了一种高效、轻量化的超分辨率重建方法，兼顾高保真复原与低延迟推理，适用于嵌入式与边缘计算场景。
技术特点 轻量化多尺度卷积结构 融合Transformer的长程建模与CNN的局部特征提取能力，设计出参数量仅为传统Transformer超分模型1%的轻量卷积单元，兼顾多尺度特征捕捉与高效推理。
改良残差结构与输入预处理 优化残差模块，降低无效通道数；在超分前进行噪声抑制与对比度增强，提升低质输入图像的初始质量，从而提高模型整体鲁棒性与细节复原效果。
深度可分离卷积与重参数化 引入改良版深度可分离卷积，结合重参数化技术，在训练阶段构建多分支结构以提升特征学习能力，推理阶段合并为单一路径，大幅降低计算量和内存占用。
渐进式特征金字塔与通道压缩 采用逐层减半通道数的特征金字塔架构，实现从局部纹理到全局语义的多粒度表达，同时保持极低的参数规模与高推理速度。
实验结果 在Urban100数据集上，模型达到35.8618dB PSNR和0.9741 SSIM。
单帧推理时间仅1.463ms，计算量为1200MMac，约为传统模型的1/10。
参数量仅164.64k，相比经典Transformer超分模型压缩98.6%。
在实际应用中有效提升细节还原、边缘清晰度与色彩饱和度，适配低算力设备。
关键技术路线 多尺度特征提取模块
并行小尺度卷积捕捉局部细节；
空洞卷积动态扩张感受野，增强全局关联建模；
结合动态权重重参数化策略，实现推理时极简单路径压缩。
动态重参数化训练-推理闭环优化
训练阶段引入多模态支路（标准卷积、深度卷积、恒等映射）；
推理阶段融合为等效单一卷积，提高部署效率。
前端图像增强预处理
低分辨率图像通过联合去噪、对比度校正模块预处理；
提升深度网络对劣质输入的适应性与重建质量。
内存访问优化与计算图折叠
精简多尺度金字塔融合流程，减少内存带宽开销；
通过内存连续访问与卷积参数合并，加速整体推理过程。
Owner
- Name: HIT_YellowPeach
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- Kind: user
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- Profile: https://github.com/turturturturtur
Citation (CITATION.cff)
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this project, please cite it as below."
title: "BasicSR: Open Source Image and Video Restoration Toolbox"
version: 1.3.5
date-released: 2022-02-16
url: "https://github.com/XPixelGroup/BasicSR"
license: Apache-2.0
authors:
- family-names: Wang
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given-names: Liangbin
- family-names: Yu
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