[发明专利]一种结合块匹配和神经网络的变焦图像生成方法有效
| 申请号： | 201910614810.9 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110378850B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 冯华君;杨一帆;徐之海;李奇;陈跃庭 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合块匹配和神经网络的变焦图像生成方法。同一时刻利用双焦相机的长焦镜头和短焦镜头在同光轴下分别对同一拍摄场景或对象进行拍摄获得长焦图像和短焦图像；建立Unet神经网络结构，Unet神经网络结构包括卷积部分和解卷积部分，长焦图像和短焦图像均输入到卷积部分进行图像特征提取，从而获得长焦图像和短焦图像的高频细节特征结构；采用块匹配算法将长焦图像和短焦图像的高频细节特征结构进行匹配融合得到一张级联图像；级联图像再输入Unet神经网络结构的解卷积部分中进行重建，得到变焦图像。本发明基于数字图像连续变焦的要求，通过图像裁剪和图像解卷积的结构实现了数字图像任意倍率的连续变焦。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 匹配 神经网络 变焦 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合块匹配和神经网络的变焦图像生成方法，其特征在于方法包括以下步骤：步骤1：同一时刻下，利用双焦相机的长焦镜头和短焦镜头在同光轴下分别对同一拍摄场景或对象进行拍摄获得长焦图像和短焦图像；步骤2：建立Unet神经网络结构，Unet神经网络结构包括卷积部分和解卷积部分，长焦图像和短焦图像均输入到卷积部分进行图像特征提取，从而获得长焦图像和短焦图像的高频细节特征结构；步骤3：采用块匹配算法将长焦图像和短焦图像的高频细节特征结构进行匹配融合得到一张级联图像；步骤4：级联图像再输入Unet神经网络结构的解卷积部分中进行重建，得到变焦图像。
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