针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取，导致特征提取不充分的问题，提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息，设计了多尺度特征融合块，其基本单元由自适应双尺度块、多路径渐进式交互块和自适应双维度注意力依次串联组成。首先，自适应双尺度块自主融合两个尺度的特征，获得了更丰富的上下文特征；其次，多路径渐进式交互块以渐进的方式交互自适应双尺度块的输出特征，提高了上下文特征之间的关联性；最后，自适应双维度注意力自主选择不同维度注意力细化输出特征后，提高了输出特征的鉴别力。实验结果表明，在Set5， Set14， BSD100和Urban100测试集上，本文方法在PSNR和SSIM定量指标上相比于其他主流方法相均有提升，尤其对于纹理细节难以恢复的Urban100测试集，本文方法在比例因子为×4时，相较于现有最优方法SwinIR，PSNR和SSIM指标分别提升了0.05 dB和0.004 5；在视觉效果方面，本文的重建图像具有更多的纹理细节。

针对无人机视角下航拍图像小目标多且检测困难的问题，提出了一个位置敏感Transformer目标检测（PS-TOD）模型。设计了一个基于位置通道嵌入三维注意力（PCE3DA）的多尺度特征融合（MSFF）模块，即PCE3DA利用空间与通道信息的相互依赖关系生成三维注意力，用于加强模型对兴趣区域的特征表达能力，且基于它构造了一个自底向上的跨层MSFF方案，使得融合后的特征语义信息更加丰富；然后，设计了一种新的位置敏感自注意力（PSSA）机制，且以此构造位置敏感Transformer编-解码器，使模型在捕获图像全局上下文信息的长期依赖关系时，也可提高模型对目标的位置敏感能力。基于无人机航拍数据集VisDrone的对比实验结果表明，提出模型的AP达到28.8%，与基线模型（DETR）相比提高了4.1%。该模型在复杂背景下能对无人机航拍图像进行精确的目标检测，且改善小目标的检测效果。

U型网络结构的脑肿瘤自动分割方法由于多次卷积和采样操作会造成信息损失，导致分割效果不佳。为解决这一问题，提出了能够利用语义信息流引导上采样特征恢复的特征对齐单元，并在此基础上设计轻量级的双重注意力特征对齐网络（DAFANet）。首先，将特征对齐单元分别引入3D UNet、DMFNet和HDCNet三个经典网络，以验证其有效性和泛化性。其次，在DMFNet基础上构造轻量级的双重注意力特征对齐网络DAFANet，利用特征对齐单元强化上采样过程中的特征恢复，3D期望最大化注意力机制同时作用于特征对齐路径和级联路径，用于重点获取上下文的全程依赖关系。同时使用广义Dice损失函数提升数据不平衡时的分割精度并加快模型收敛。最后，在BraTS2018和BraTS2019公开数据集进行验证，文中所提算法在ET，WT和TC区域的分割精度分别达到80.44%，90.07%，84.57%和78.11%，90.10%，82.21%。相较于当前流行的分割网络，具有对增强肿瘤区域更好的分割效果，更擅长处理细节和边缘信息。

在可见光红外跟踪（RGB and Thermal Infrared Tracking，RGB-T）的研究中，为了在常规跟踪算法的基础上实现两个模态的有效融合，基于注意力机制提出了一种基于注意力交互的RGB-T跟踪算法。该算法引入注意力机制对可见光和红外两种模态的图像特征进行增强和融合，设计了自特征增强编码器对单一模态的特征进行增强，设计了互特征解码器对两个模态增强后的特征进行交互融合。编码器和解码器均采用两层注意力模块。为了减小算法模型的复杂度，对传统注意力模块进行简化，将全连接层改为1×1卷积。此外，该算法对多个卷积层的特征均进行分层融合，以充分挖掘各层卷积特征中的细节和语义信息。在GTOT，RGBT234和LasHeR三个数据集上进行对比测试。实验结果表明，所提算法性能优异，特别是在RGBT234和LasHeR这两个大规模数据集上取得了最优的跟踪结果，验证了注意力机制在RGB-T跟踪中的有效性。

针对混凝土表面裂缝分割过程中分割精度低、细微裂缝漏分和背景干扰等问题，提出一种联合线性引导和网格优化的裂缝分割模型。首先，在主干网络中引入多分支线性引导模块，通过自适应单维度池化增强网络对裂缝线性结构的表达能力，让不同区域的裂缝建立联系，增强全局上下文信息感知能力，提高网络分割精度；然后，提出网格细节优化模块，通过分区-优化-合并三步骤，将整个空间域划分为若干个空间网格，提取空间网格中的细微裂缝信息，防止细微裂缝漏分；最后，在主干网络的跳跃连接处嵌入混合注意力模块，在空间和通道双维度突出裂缝特征，减少背景干扰。在Deepcrack537，Crack500和CFD裂缝数据集上，所提模型的IoU值分别达到77.07%，58.96%和56.55%，F1-score值分别达到87.05%，74.19%和72.24%，明显优于大多数现有方法，具有更高的分割精度。

针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题，提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先，根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型，不仅有效地提取解剖学和功能学医学图像的结构信息和功能信息，而且能够实现这两种信息之间的交互，从而很好地提取医学图像的纹理细节信息。其次，利用交叉网络通道和空间特征变化构造了一种新的注意力机制，通过不断调整结构信息和功能信息权重来融合图像，提高了融合图像的对比度和轮廓信息。最后，设计了一个从融合图像到源图像的分解过程，由于分解图像的质量直接取决于融合结果，因此分解过程可以使融合图像包含更多的细节信息。通过与近年来提出的7种高水平方法相比，本文方法的AG，EN，SF，MI，Q^AB/F和CC客观评价指标分别平均提高了22.87%，19.64%，23.02%，12.70%，6.79%，30.35%，说明本文方法能够获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果，在主观视觉和客观指标上都优于其他对比算法。