[发明专利]基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨率图像预测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨率图像预测方法。首先随机初始化SRCNN卷积神经网络的连接权重与偏置，并设置网络参数；将训练数据预处理后获得高、低分辨率图像对训练集；接着将低分辨率图像输入网络框架，得到网络输出的高分辨率图像；然后，采用考虑图像纹理信息的损失函数进行误差计算，如果未达到迭代次数则进行权值修正，最终得到训练好的网络；在测试阶段，输入低分辨率图像至训练好的网络，得到预测的高分辨率图像。本发明构建的损失函数不仅可以度量像素损失，而且还可以度量图像纹理信息损失，克服了SRCNN卷积神经网络超分辨算法的不足，有效实现了SRCNN算法性能的进一步提升。

主权项

1.一种基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨率图像预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、网络初始化：随机初始化SRCNN卷积神经网络的连接权重与偏置，并设置网络参数，包括：卷积核尺寸、卷积核数量、学习率、移动步长、迭代次数；步骤2、训练数据预处理：用双三次插值扩展训练图像数据集，获得高、低分辨率图像对训练集；步骤3、网络预测：将低分辨率图像输入基于SRCNN卷积神经网络框架，得到网络输出的高分辨率图像；步骤4、误差计算：计算网络输出的高分辨率图像和步骤2所得高分辨率图像的损失函数值，判断迭代次数是否达到预设，如果是，则网络训练结束，转入步骤6；如果否，则转入步骤5；步骤5、权值修正：计算步骤4中损失函数的梯度，采用经典随机梯度下降法修正网络权值，然后转入步骤3；步骤6、输出结果：获得网络训练后各类参数的最优结果，得到训练好的网络；步骤7、测试阶段：输入低分辨率图像至训练好的网络，得到预测的高分辨率图像。