计算机工程与应用

作者：程德强, 李龙, 王毓泽, 程志威, 寇旗旗, 江鹤

单位：1.中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116；2.中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116；3.成都大学 模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室，成都 610106；

关键词：超分辨,轻量级,注意力机制,信息蒸馏,信息提纯

基金：国家自然科学基金（52304182，52204177）；成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金（MSSB-2024-04）；矿山精细勘探与智能监测技术创新基地合作项目（2023MPIM03）。

信息蒸馏是轻量级图像超分辨重建网络的重要技术，现有方法常通过简化信息提取和蒸馏过程来提高计算效率，易导致有效信息利用不足及蒸馏后的信息存在噪声，从而限制了网络性能。提出一种基于信息提纯的轻量级图像超分辨率重建网络，通过强化有利特征和抑制噪声，实现信息提纯。具体而言，设计潜在空间信息提纯模块，结合全局注意力与局部特征挖掘，在特征提取阶段捕获更多有利信息。同时，构建交互通道信息提纯模块，利用大核注意力对通道混洗后的蒸馏特征进行权重分配，突出有利特征并抑制噪声。此外，提出一种渐进式的信息提纯方法，精细处理信息提取和蒸馏过程，实现高效的信息蒸馏。实验结果表明，所提网络在Urban100等四个基准数据集上优于流行的轻量级网络，能取得更好的指标和视觉效果。

来源：2026年第6期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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