文章摘要:在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中，图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低，难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题，提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个具有全局跳跃连接的残差网络组成，包含10个残差组，每个残差组包含20个具有局部跳跃连接的双重注意力块级联的残差块；同时考虑通道间的相互依赖性，设计自适应通道特征调整机制；引入级联的空间注意力块，将残差的特征更集中于关键的空间内容。将所提方法与Bicubic、SRCNN、FSRCNN、EDSR等方法进行对照实验与成像系统对比校正实验，结果表明该方法重建图像纹理细节更加丰富，亮度均匀，较为接近成像系统的高清图像，同时峰值信噪比和结构相似性指标优于其他方法但参数量仅约为EDSR的2/5。

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