基于Tiny-Transformer的多域融合技术用于无人机图像超分辨率处理 Man Qiaoyue, Gee Seok-Jeong, Cho Young-Im

《Drones》：Multi-Domain Fusion for UAV Image Super-Resolution Based on Tiny-Transformer Qiaoyue Man, Seok-Jeong Gee and Young-Im Cho

　　

摘要

由于传感器限制和运动模糊，无人机拍摄的图像常常存在严重的空间细节损失，这影响了后续的视觉处理任务。为了解决这个问题，我们提出了一个轻量级的超分辨率框架，该框架基于Tiny-Transformer架构，并通过多域特征融合策略进行了增强。具体来说，我们利用跨域融合注意力机制同时建模空间结构语义和频域纹理先验，从而实现全局一致性和局部细节的协调恢复。大量实验表明，我们的方法在标准基准测试中优于现有的最先进方法，在峰值信噪比和结构相似性指数方面取得了显著提升，同时保持了较低的计算成本。值得注意的是，该模型在重建常见于航空场景的高频纹理时表现出更强的鲁棒性。这项工作为资源受限的应用（如城市规划和精准农业）提供了一种高效、可部署的解决方案，以提升视觉保真度。