[发明专利]图像重建方法及装置有效

专利信息
申请号: 201710339903.6 申请日: 2017-05-15
公开(公告)号: CN107220934B 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 杨松 申请(专利权)人: 北京小米移动软件有限公司
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40
代理公司: 北京尚伦律师事务所 11477 代理人: 代治国
地址: 100085 北京市海淀区清河*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像 重建 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种图像重建方法,其特征在于,包括:

获取预设Y通道图像和预设高分辨率图像;所述预设高分辨率图像的尺寸是所述预设Y通道图像的尺寸的h倍;所述预设高分辨率图像的像素个数是所述预设Y通道输入图像的像素个数的h2倍;

获取全卷积网;

通过全卷积网,对预设Y通道图像进行高分辨率重建,得到放大h倍的高分辨率Y通道图像;

获取高分辨率Y通道图像的特征和预设高分辨率图像的特征;

根据高分辨率Y通道图像的特征和预设高分辨率图像的特征,确定误差率;

当误差率小于或等于预设值时,将全卷积网作为预设全卷积网;当误差率大于预设值时,根据误差率更新所述全卷积网,直至确定的误差率小于或等于预设值;

获取图像中Y通道图像和UV通道图像;

通过预设全卷积网,对所述Y通道图像进行高分辨率重建,得到放大h倍的新Y通道图像;其中,所述新Y通道图像的像素个数是所述Y通道图像的像素个数的h2倍,所述h是大于1的数;

根据所述新Y通道图像和所述UV通道图像,生成放大所述h倍的新图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述新Y通道图像和所述UV通道图像,生成放大所述h倍的新图像包括:

通过预设插值方法,根据所述UV通道图像,得到放大所述h倍的新UV通道图像;

根据所述新Y通道图像和所述新UV通道图像,生成所述新图像。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设全卷积网包括n层卷积层,所述n为大于1的正整数,所述通过预设全卷积网,对所述Y通道图像进行高分辨率重建,得到所述h倍的新Y通道图像包括:

根据所述n层中前n-1层卷积层,将所述Y通道图像缩小m倍;所述m为大于1的数;

根据所述n层中第n层卷积层,将缩小后的Y通道图像放大mh倍,得到所述新Y通道图。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述n为4时,所述根据所述n层中前n-1层卷积层中的卷积核,将所述Y通道图像缩小m倍包括:

根据所述第一层卷积层的卷积核和长度为1的步长,提取所述Y通道图像的特征;

根据所述第二层卷积层的卷积核和长度为m的步长,对所述Y通道图像的特征进行降采样和增强,得到所述Y通道图像的新特征;

根据所述第三层卷积层的卷积核和长度为1的步长,对所述Y通道图像的新特征进行映射,得到所述缩小后的Y通道图像的新特征。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述n层中第n层卷积层,将缩小后的Y通道图像放大mh倍,得到所述新Y通道图包括:

根据所述第四层反卷积的卷积核和长度为所述mh的步长,对所述缩小后的Y通道图像的新特征进行升采样,得到所述新Y通道图像的特征。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述特征为像素和语义特征时,所述根据所述高分辨率Y通道图像的特征和所述预设高分辨率图像的特征,确定误差率包括:

根据误差公式,确定所述误差率;所述误差公式为:

其中,所述L是所述误差率,所述L1是像素误差,所述L2是特征重建误差;所述是所述Y通道输出图像的第i个像素;所述qj是所述预设高分辨率图像的第i个特征,所述M是所述Y通道输出图像的像素个数;所述是所述Y通道输出图像的第i维语义特征;所述rk是所述预设高分辨率图像的第i维语义特征,所述N是所述Y通道输出图像的语义特征维数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京小米移动软件有限公司,未经北京小米移动软件有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710339903.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top