[发明专利]基于SRCNN改进模型的高分辨率太赫兹图像重构方法有效
| 申请号： | 201810806760.X | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109191376B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 羊恺;袁一丹;顾岩;任向阳;陈鑫;李镇;陈新蕊 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都拓荒者知识产权代理有限公司 51254 | 代理人： | 邹广春 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于SRCNN改进模型的高分辨率太赫兹图像重构方法，包括：基于SRCNN的模型结构，构建双层的特征提取的改进SRCNN的模型结构，在双层特征提取之后进行插值放大，然后再加入池化；对改进SRCNN模型结构的每一层依次经过第三层卷积，第三次卷积视为全连接层的非线性映射；经过第四层重建出最后的高分辨率图像。本发明改进了现有SRCNN模型在进行训练模型时需要大量时间以及重构后图像分辨率低的问题，通过模型内部不断的修改权重以及其他参数来获得最终的模型及最优参数，直到插损值达到很小的值为止。本发明设计的改进SRCNN四层卷积神经网络模型进行训练，相比于现有技术的SRCNN模型处理的结果PSNR量提高了2.4dB。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 srcnn 改进 模型 高分辨率 赫兹 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于SRCNN改进模型的高分辨率太赫兹图像重构方法，其特征在于，包括：基于SRCNN的模型结构，构建双层的特征提取的改进SRCNN模型结构，在双层特征提取之后进行插值放大，然后再进行池化；对改进SRCNN的模型结构每一层依次经过第三层卷积，视为全连接层的非线性映射；经过第四层卷积重建出最后的高分辨率图像。
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