[发明专利]一种基于特征通道自适应加权的超分辨图像重建方法有效
| 申请号： | 201910378335.X | 申请日： | 2019-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN110111257B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 郑丽颖;张文武;邴鑫阳;张晏博 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于图像重建领域，特别是涉及一种基于特征通道自适应加权的超分辨图像重建方法。一种基于特征通道自适应加权的超分辨图像重建方法，包括以下步骤：(1)改进压缩激励网络SE的激励函数，得到ISE模块；(2)简化现有的EDSR网络；(3)将ISE模型嵌入到简化的EDSR网络，得到ISE‑EDSR模型；(4)用训练样本训练ISE‑EDSR模型。本发明的优点有：训练难度低；自适应学习特征通道权重；避免网络中间层输出值过低的问题；超分辨率重建后的图像峰值信噪比高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 通道 自适应 加权 分辨 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征通道自适应加权的超分辨图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)改进压缩激励网络SE的激励函数，得到ISE模块；(2)简化现有的EDSR网络；(3)将ISE模型嵌入到简化的EDSR网络，得到ISE‑EDSR模型；(4)用训练样本训练ISE‑EDSR模型。
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