[发明专利]图像数据传输方法、系统、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910928008.7 申请日: 2019-09-27
公开(公告)号: CN110636289B 公开(公告)日: 2021-11-05
发明(设计)人: 张文杰;樊鸿飞;张玉梅;李果;贺沁雯;鲁方波;汪贤;成超;陈熊;李虎;熊宝玉;许道远;徐寅斐 申请(专利权)人: 北京金山云网络技术有限公司;北京金山云科技有限公司
主分类号: H04N19/132 分类号: H04N19/132;H04N19/176;H04N19/577;H04N19/59
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 项京;丁芸
地址: 100085 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 图像 数据传输 方法 系统 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种图像数据传输方法,其特征在于,应用于服务端,包括:

对待处理图像进行降采样,得到降采样后的图像;

将所述降采样后的图像输入预先训练的超分辨率模型进行超分辨率恢复,得到超分辨率恢复后的图像;

计算所述超分辨率恢复后的图像与所述待处理图像的差值,得到残差信息;

发送所述降采样后的图像和所述残差信息,以使客户端按照所述降采样后的图像和所述残差信息恢复所述待处理图像;

所述超分辨率模型,包括:金字塔卷积网络,残差块网络,上采样层网络,连接层,第一卷积层,第二卷积层,第一上采样层,运算层;

所述金字塔卷积网络采用多层金字塔结构,包括多个卷积层,所述残差块网络包括多个残差块,所述上采样层网络包括多个上采样层,所述残差块网络包括的残差块个数与金字塔卷积网络的卷积层的个数相同,不同的残差块对应所述金字塔卷积网络的不同卷积层,所述上采样层网络包括的上采样层个数与金字塔卷积网络的卷积层的个数相同;

所述将所述降采样后的图像输入预先训练的超分辨率模型进行超分辨率恢复,得到超分辨率恢复后的图像,包括:

将所述降采样后的图像输入所述金字塔卷积网络,通过所述金字塔卷积网络的多个卷积层分别进行卷积操作,分别得到多个金字塔卷积网络图像;

将各所述金字塔卷积网络图像输入所述残差块网络,通过所述金字塔卷积网络的各卷积层各自对应的所述残差块对相应的金字塔卷积网络图像进行特征提取,得到多个残差块图像;

分别将各所述残差块图像输入所述上采样层网络中所述残差块对应的上采样层进行上采样,得到多个上采样图像;

将各所述上采样图像输入所述连接层进行连接,得到连接后的图像;

将所述连接后的图像输入所述第一卷积层进行卷积,得到第一图像;

将所述降采样后的图像输入第二卷积层进行卷积操作,得到第二卷积层图像;

将所述第二卷积层图像输入第一上采样层进行上采样,得到第二图像;

将所述第一图像和所述第二图像通过所述运算层相加,得到超分辨率恢复后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待处理图像的分辨率与所述超分辨率恢复后的图像的分辨率相同。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预先训练的超分辨率模型的训练步骤,包括:

获取样本图像和超分辨率模型;

对所述样本图像进行降采样,得到降采样后的样本图像;

将所述样本图像和所述降采样后的样本图像输入所述超分辨率模型中进行训练,得到预先训练的超分辨率模型。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述金字塔卷积网络中的卷积层步长均不相同。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述残差块包括残差块卷积层,激活层,空洞卷积层,注意力机制层,残差块运算层。

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