[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法及系统在审
| 申请号： | 201910439720.0 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110163803A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 邵桂芳;李铁军;王颖;刘暾东;张俊发;高凤强 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 361005 福建省厦*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法及系统。所述方法包括：获取待重建的图像；对所述待重建的图像进行预处理，得到预处理后的图像；对所述预处理后的图像的特征进行提取，得到特征图像集；对所述特征图像集进行非线性映射，得到全局特征映射集；根据所述全局特征映射集进行重建，得到重建后的高分辨率图像。采用本发明的方法或系统能够提高图像的重建质量。 | ||
| 搜索关键词： | 重建 预处理 图像 卷积神经网络 图像超分辨率 全局特征 特征图像 映射集 高分辨率图像 非线性映射 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法采用七个网络层，所述网络层包括第一网络层、第二网络层、第三网络层、第四网络层、第五网络层、第六网络层和第七网络层，包括：获取待重建的图像；对所述待重建的图像进行预处理，得到预处理后的图像；对所述预处理后的图像的特征进行提取，得到特征图像集；对所述特征图像集进行非线性映射，得到全局特征映射集；根据所述全局特征映射集进行重建，得到重建后的高分辨率图像。
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