轻量级双频感知超分网络

参数更少性能更高

针对现有超分辨率模型忽视高低频信息且计算量大的问题，提出一种结合CNN与Transformer的双分支轻量级网络，通过双频融合与门控边缘增强，在保持高重建质量的同时显著降低参数量。

Dong, Yongsheng · Hongjie, Zhou · Ruijuan, Zheng · Xuelong, Li

Pattern Recognition 2026

技术优势

显式处理高低频

双频融合单元分别增强高频细节和低频结构，避免单一网络对频率信息处理不足。

参数量少

轻量级设计，能够在低算力设备上运行。

重建质量高

通过门控边缘增强机制改善图像边缘，使重建结果更清晰。

应用场景

• 移动端图像增强：在手机上实时增强照片清晰度，无需上传云端。
• 低算力设备视觉处理：在算力有限的设备上运行超分，降低硬件成本。
• 实时视频超分：轻量模型支持实时处理视频帧，提升画质。
• 边缘设备图像重建：在边缘设备上直接重建高分辨率图像，减少延迟。