[发明专利]基于cGAN算法的图像超分辨恢复技术在审
| 申请号： | 201710368897.7 | 申请日： | 2017-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN107274358A | 公开（公告）日： | 2017-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘怡俊;刘洋 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06N3/02 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 基于cGAN算法的图像超分辨恢复技术。本发明涉及基于生成深度卷积对抗神经网络图像超分辨恢复，现有的方法中，需要进行大量的训练，并且网络层相对交浅所以训练得到的模型包含的特征权值不够全，所以最后恢复效果并不理想。训练时用的是灰度图，所以对三通道彩色图像的超分辨恢复效果不好。针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于cGAN算法的图像超分辨恢复方法，可以训练彩色图像达到更好的恢复效果。这种方法的关键点包括(1)训练时间短；(2)可以直接训练三通道彩色图；(3)无需太多的图像预处理；(4)训练出模型后可以一劳永逸的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cgan 算法 图像 分辨 恢复 技术 | ||
【主权项】：
一种基于cGAN算法的图像超分辨恢复方法，其特征在于：利用了cGAN模型网络对图像的超分辨恢复，包括如下步骤：(1)制作训练集及图像集；(2)设计神经网络并进行调整；(3)进行训练；(4)得到模型进行测试。
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