[发明专利]基于级联残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 201910351589.2 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110276721A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 李素梅;刘人赫;薛建伟;侯春萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T11/00 |
| 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： | 本发明涉及视频和图像处理领域，为有效降低高分辨率图像重建难度的特性和卷积神经网络良好的特征提取能力以及对复杂映射的拟合能力，实现从输入低分辨率图像到输出高分辨率图像的端到端映射，本发明，基于级联残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，由结构相同的基本残差网络级联形成联残差卷积神经网络；基本残差网络包含全局残差通道和特征提取通道两个通道，对原始的高分辨率彩色图像进行下采样处理，得到相对应的低分辨率图像，再由低分辨率图像进行双三次插值上采样而得到的插值图像，所述插值图像送入基本残差网络的全局残差通道，最终实现不同级残差网络间的信息传递并形成最终输出。本发明主要应用于视频和图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 残差 卷积神经网络 低分辨率图像 高分辨率图像 图像超分辨率 插值图像 特征提取 映射 级联 重建 视频 高分辨率彩色 图像处理领域 输出 图像处理 信息传递 网络 端到端 上采样 网络级 下采样 拟合 全局 送入 图像 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于级联残差卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征是，由结构相同的基本残差网络级联形成联残差卷积神经网络；基本残差网络包含全局残差通道和特征提取通道两个通道，对原始的高分辨率彩色图像进行下采样处理，得到相对应的低分辨率图像，再由低分辨率图像进行双三次插值上采样而得到的插值图像，所述插值图像送入基本残差网络的全局残差通道，用于生成残差图像，而低分辨率图像送入基本残差网络的特征提取通道，用于实现对低分辨率图像的特征信息提取；各级基本残差网络的重建结果图像都会被送入下一级基本残差网络的全局残差通道生成残差图像，从而最终实现不同级残差网络间的信息传递并形成最终输出；而对于各级基本残差网络的特征提取通道，其输入皆为相同的低分辨率图像。
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