[发明专利]基于深度度量学习的图像超分辨方法在审
| 申请号： | 201710589212.1 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN107705249A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 王敏;王勇 | 申请（专利权）人： | 苏州闻捷传感技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙)32251 | 代理人： | 刘计成 |
| 地址： | 215500 江苏省苏州市常熟市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 度量 学习 图像 分辨 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度度量学习的图像超分辨重构方法，其特征在于，包括有如下步骤：
步骤1：将训练样本中的低分辨率图像和高分辨图像分割成对应的图像块，选取每个高分辨率训练图像块的前K个近邻作为相似样本对，构建深度度量网络的输入数据X＝{(xi,xj,lij)}；
步骤2：将输入数据X＝{(xi,xj,lij)}按照神经网络训练的方法训练一个深度度量神经网络模型；
步骤3：将训练样本库中的每一个低分辨样本，经过深度度量网络，得到一个新的非线性特征；
步骤4：将输入的低分辨图像分割成图像块，并将每一个图像块经过深度度量神经网络中得到一个新的特征；
步骤5：对于每一个图像块的特征，用稀疏多流形嵌入的方法在低分辨率训练样例库中去寻找近邻，得到编码系数，将编码系数与对应高分辨率图像块相乘，得到高分辨率图像块集
步骤6：将高分辨率图像块集中的所有高分辨率图像输出小块按顺序放到待重构的高分辨率图像的对应位置上，得到最终的高分辨率图像X*。
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苏州闻捷传感技术有限公司，未经苏州闻捷传感技术有限公司许可，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/201710589212.1/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
