[发明专利]基于残差卷积神经网络的图像超分辨率重构方法有效
| 申请号： | 201810615086.7 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN108921786B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 郭继昌;吴洁;郭春乐;朱明辉 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理、计算机视觉技术领域，为提出新的技术方案，通过多层卷积神经网络学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，将低分辨率图像作为网络的输入，输出具有丰富高频信息的高分辨率图像，提高图像的重建质量和视觉效果。为此，本发明采用的技术方案是，基于残差卷积神经网络的图像超分辨率重构方法，通过多个残差单元的连接学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，利用学习到的映射关系重建高分辨率图像。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于残差卷积神经网络的图像超分辨率重构方法，其特征是，通过多个残差单元的连接学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，利用学习到的映射关系重建高分辨率图像。
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