QRSuperResolutionNet：一种结构感知与识别增强的二维码图像超分辨率网络（附代码解析）

QRSuperResolutionNet：一种结构感知与识别增强的二维码图像超分辨率网络（附代码解析）

趁着 web开发课程 期末考试前夕，写一篇博客。{{{(>_<)}}}

将我最近所做的工作整理一下，同时该工作已经写成论文，已被ei检索会议录取~~~

最近，我一直在回味过去这两三个月的项目经历，感慨万千。

这个项目我从开始做到现在得有两三个月，立项前我也一直在看超分方向以及扩散模型方向的论文，看看自己适合什么样的。后来偶然间，感觉qrcode这个方向的论文比较少，就尝试入手。

可从项目开始到结束，我整个人一直处于忐忑不安的状态。心里就像悬着一块大石头，生怕自己花了大把时间，最后却一无所获。毕竟，这件事的成功与否，对我来说充满了不确定性。当我真正开始训练自己的模型时，才发现事情远没有我想象的那么简单。很多时候，我绞尽脑汁加上一些自认为很巧妙的模块，结果模型的收敛效果、准确率（ACC）等指标却差得一塌糊涂，甚至还不如原生（native）模型。那一刻，我只能苦笑，心里满是无奈。

那段时间，我几乎被压得喘不过气来。期末考试的压力如影随形，课程任务也堆积如山，而我还要挤出时间来训练模型。甚至在几门专业课考试前的几个小时，我还在忙着修改代码、调整论文格式。那种忙碌和焦虑，让我几乎要崩溃了。

好在，最后的结果还算不错，我的论文被一个EI检索会议录取了。虽然我知道EI检索会议的含金量可能并不算高，但对我来说，这却是我十几年学习生涯中第一篇真正属于自己的文章，是我独自摸索、独自奋斗的成果。没有依赖任何人，我凭借自己的努力走到了这一步，这份成就感已经让我心满意足。我也相信这个不是终点，是我的学习生涯的新的起点。

废话不多说，下面就是正式的讲解阶段。

希望各位大佬多多提提意见，共同进步！

也希望可以给项目点个star，谢谢各位。~~~

项目地址：https://github.com/lizhongzheng13/QRSuperResolutionNet-for-qrcode

---

1. 背景介绍

二维码图像在实际应用中常常由于压缩、模糊、低分辨率采集等原因导致质量下降，直接影响解码准确率。传统图像超分方法主要关注视觉质量，但对二维码这类结构化强、容错模式敏感的图像来说，仅提升 PSNR 和 SSIM 并不足够。因此，我在ESRGAN的基础上进行改进，设计了一种融合了 残差密集模块（RRDB）、通道注意力机制（SEBlock） 与 Transformer 编码器 的二维码图像超分辨率模型 —— QRSuperResolutionNet（简称：QRSRNet），旨在同时提升图像质量与识别鲁棒性。

---

2. 网络设计思路

QRSuperResolutionNet 的目标是将输入的 64×64 灰度二维码图像重建为清晰度和结构都更优的 256×256 图像，同时最大限度提升下游识别工具（如 pyzbar）的解码成功率。

核心结构设计包括：

• 主干特征提取网络：堆叠多个带有通道注意力的 RRDB 模块；
• Transformer 编码器：用于建模二维码图案中的长程结构依赖；
• 双分支上采样：
  • 主分支采用 PixelShuffle 逐步上采样；
  • 辅助分支采用 Bicubic 插值形成跳跃连接，增强稳定性；
• 多级损失函数融合：训练过程中结合 L1 损失、感知损失和识别损失，提高图像质量与可识别性。

---

3. 模块结构 && 代码详解

以下为模型中各个关键模块的 PyTorch 实现与功能解析。

3.1 SEBlock：通道注意力机制

SEBlock 引入了通道维度的显著性建模，强化关键通道响应，减弱冗余信息。

class SEBlock(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction=16):super(SEBlock, self).__init__()self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channels, channels // reduction),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(channels // reduction, channels),nn.Sigmoid())def forward(self, x):b, c, _, _ = x.size()y = self.pool(x).view(b, c)y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)return x * y

3.2 ResidualDenseBlock：残差密集块

源自 ESRGAN，结合了残差连接与密集连接，提升了特征流动与重用能力。

class ResidualDenseBlock(nn.Module):def __init__(self, channels=64, growth_channels=32):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv2 = nn.Conv2d(channels + growth_channels,growth_channels, 3, 1, 1)self.conv3 = nn.Conv2d(channels + 2 * growth_channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv4 = nn.Conv2d(channels + 3 * growth_channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv5 = nn.Conv2d(channels + 4 * growth_channels, channels, 3, 1, 1)self.lrelu = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)def forward(self, x):x1 = self.lrelu(self.conv1(x))x2 = self.lrelu(self.conv2(torch.cat([x, x1], 1)))x3 = self.lrelu(self.conv3(torch.cat([x, x1, x2], 1)))x4 = self.lrelu(self.conv4(torch.cat([x, x1, x2, x3], 1)))x5 = self.conv5(torch.cat([x, x1, x2, x3, x4], 1))return x + 0.2 * x5

3.3 RRDB：残差-in-残差模块

RRDB 模块由三个 ResidualDenseBlock 堆叠构成，并在末尾加入 SEBlock，用于加强局部建模能力。

class RRDB(nn.Module):def __init__(self, channels):super().__init__()self.rdb1 = ResidualDenseBlock(channels)self.rdb2 = ResidualDenseBlock(channels)self.rdb3 = ResidualDenseBlock(channels)self.se = SEBlock(channels)def forward(self, x):out = self.rdb1(x)out = self.rdb2(out)out = self.rdb3(out)out = x + 0.2 * outout = self.se(out)return out

3.4 TransformerBlock：结构感知模块

利用多头注意力机制对整个图像的结构进行建模，引入非局部信息，增强上下文一致性。

class TransformerBlock(nn.Module):def __init__(self, dim, num_heads=4, mlp_ratio=2.0, dropout=0.1):super().__init__()self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)self.attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, dropout=dropout, batch_first=True)self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)self.mlp = nn.Sequential(nn.Linear(dim, int(dim * mlp_ratio)),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(int(dim * mlp_ratio), dim))def forward(self, x):b, c, h, w = x.shapex_flat = x.view(b, c, -1).permute(0, 2, 1)  # B x N x Cx_norm = self.norm1(x_flat)attn_out, _ = self.attn(x_norm, x_norm, x_norm)x = x_flat + attn_outx = x + self.mlp(self.norm2(x))x = x.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w)return x

3.5 主网络 QRSuperResolutionNet

主结构由以下几部分组成：

1. entry：输入卷积
2. body：多个 RRDB 构成的特征提取主干
3. transformer：结构感知编码器
4. upsample：PixelShuffle 上采样两次，实现 4× 分辨率提升
5. skip_up：Bicubic 上采样跳跃连接，提升图像稳定性
6. exit：输出卷积，生成超分图像

class QRSuperResolutionNet(nn.Module):def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, base_channels=64, num_blocks=5):super().__init__()self.entry = nn.Conv2d(in_channels, base_channels, 3, 1, 1)# 主体 RRDB 模块self.body = nn.Sequential(*[RRDB(base_channels)for _ in range(num_blocks)])# Transformer 编码模块self.transformer = TransformerBlock(dim=base_channels)# 上采样跳跃分支self.skip_up = nn.Sequential(nn.Upsample(scale_factor=4, mode='bicubic', align_corners=False),nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1))# PixelShuffle 上采样self.upsample = nn.Sequential(nn.Conv2d(base_channels, base_channels * 4, 3, 1, 1),nn.PixelShuffle(2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(base_channels, base_channels * 4, 3, 1, 1),nn.PixelShuffle(2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))self.exit = nn.Conv2d(base_channels, out_channels, 3, 1, 1)def forward(self, x):feat = self.entry(x)feat = self.body(feat)feat = self.transformer(feat)  # 加入 transformer 结构feat = self.upsample(feat)out = self.exit(feat)# 融合 Bicubic 分支输出skip = self.skip_up(x)out = out + skipreturn torch.clamp(out, 0.0, 1.0)

4. 模型测试代码

快速测试模型输出尺寸是否符合预期：

if __name__ == "__main__":model = QRSuperResolutionNet()dummy_input = torch.randn(1, 1, 64, 64)output = model(dummy_input)print("输出尺寸：", output.shape)  # 预期：(1, 1, 256, 256)

5.整体model代码展示

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass SEBlock(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction=16):super(SEBlock, self).__init__()self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channels, channels // reduction),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(channels // reduction, channels),nn.Sigmoid())def forward(self, x):b, c, _, _ = x.size()y = self.pool(x).view(b, c)y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)return x * yclass ResidualDenseBlock(nn.Module):def __init__(self, channels=64, growth_channels=32):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv2 = nn.Conv2d(channels + growth_channels,growth_channels, 3, 1, 1)self.conv3 = nn.Conv2d(channels + 2 * growth_channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv4 = nn.Conv2d(channels + 3 * growth_channels, growth_channels, 3, 1, 1)self.conv5 = nn.Conv2d(channels + 4 * growth_channels, channels, 3, 1, 1)self.lrelu = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)def forward(self, x):x1 = self.lrelu(self.conv1(x))x2 = self.lrelu(self.conv2(torch.cat([x, x1], 1)))x3 = self.lrelu(self.conv3(torch.cat([x, x1, x2], 1)))x4 = self.lrelu(self.conv4(torch.cat([x, x1, x2, x3], 1)))x5 = self.conv5(torch.cat([x, x1, x2, x3, x4], 1))return x + 0.2 * x5class RRDB(nn.Module):def __init__(self, channels):super().__init__()self.rdb1 = ResidualDenseBlock(channels)self.rdb2 = ResidualDenseBlock(channels)self.rdb3 = ResidualDenseBlock(channels)self.se = SEBlock(channels)def forward(self, x):out = self.rdb1(x)out = self.rdb2(out)out = self.rdb3(out)out = x + 0.2 * outout = self.se(out)return outclass TransformerBlock(nn.Module):def __init__(self, dim, num_heads=4, mlp_ratio=2.0, dropout=0.1):super().__init__()self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)self.attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, dropout=dropout, batch_first=True)self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)self.mlp = nn.Sequential(nn.Linear(dim, int(dim * mlp_ratio)),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(int(dim * mlp_ratio), dim))def forward(self, x):b, c, h, w = x.shapex_flat = x.view(b, c, -1).permute(0, 2, 1)  # B x N x Cx_norm = self.norm1(x_flat)attn_out, _ = self.attn(x_norm, x_norm, x_norm)x = x_flat + attn_outx = x + self.mlp(self.norm2(x))x = x.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w)return xclass QRSuperResolutionNet(nn.Module):def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, base_channels=64, num_blocks=5):super().__init__()self.entry = nn.Conv2d(in_channels, base_channels, 3, 1, 1)# 主体 RRDB 模块self.body = nn.Sequential(*[RRDB(base_channels)for _ in range(num_blocks)])# Transformer 编码模块self.transformer = TransformerBlock(dim=base_channels)# 上采样跳跃分支self.skip_up = nn.Sequential(nn.Upsample(scale_factor=4, mode='bicubic', align_corners=False),nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1))# PixelShuffle 上采样self.upsample = nn.Sequential(nn.Conv2d(base_channels, base_channels * 4, 3, 1, 1),nn.PixelShuffle(2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),nn.Conv2d(base_channels, base_channels * 4, 3, 1, 1),nn.PixelShuffle(2),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))self.exit = nn.Conv2d(base_channels, out_channels, 3, 1, 1)def forward(self, x):feat = self.entry(x)feat = self.body(feat)feat = self.transformer(feat)  # 加入 transformer 结构feat = self.upsample(feat)out = self.exit(feat)# 融合 Bicubic 分支输出skip = self.skip_up(x)out = out + skipreturn torch.clamp(out, 0.0, 1.0)# 测试模型尺寸
if __name__ == "__main__":model = QRSuperResolutionNet()dummy_input = torch.randn(1, 1, 64, 64)output = model(dummy_input)print("输出尺寸：", output.shape)  # 预期：(1, 1, 256, 256)

6. 实验结果与性能对比

在自建的低质量二维码数据集上进行对比测试：

本方法在图像质量与可识别性上均优于对比方法，尤其在严重退化条件下表现稳定。

7. 项目开源地址与后续计划

项目完整代码开源于 GitHub，欢迎 clone、交流与反馈：

GitHub 地址：
https://github.com/lizhongzheng13/QRSuperResolutionNet-for-qrcode

邮箱：[e-mail]

未来改进方向包括：

• 融合模型压缩与知识蒸馏以部署到移动端设备

8. 总结

QRSuperResolutionNet 是一个融合结构建模、注意力机制与识别增强的超分辨率模型，专为低质量二维码图像设计，兼顾视觉质量与下游可识别性，在实验中表现优异。模型轻量高效，便于落地部署，适合用于智慧零售、物流追溯等领域的二维码图像修复与增强任务。

如有任何问题，欢迎在博客评论区或 GitHub 提出，我会积极回复与维护。