[发明专利]一种基于融合互信息的对抗生成网络的图像超分辨率方法在审
| 申请号： | 201910752775.7 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110660020A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 马鑫;侯峦轩;孙哲南;赫然 | 申请（专利权）人： | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 12107 天津市三利专利商标代理有限公司 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区天津经济技*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开基于融合互信息的对抗生成网络的图像超分辨率方法，包括步骤：将图像数据集中的高分辨图像降采样生成对应的低分辨的图像，将高分辨图像和低分辨图像一一对应打包成h5py格式，作为训练数据集；利用训练数据集中低分辨率图像和对应的高分辨图像作为模型的输入，对应的高分辨图像作为目标高分辨图像，训练模型中的生成网络、判别网络和互信息估计网络，得到能够对低分辨率图像进行超分辨到高分辨图像的深度神经网络模型；使用训练好的模型，对测试数据集中的低分辨率图像进行超分辨处理。本发明通过基于融合互信息的对抗生成网络的图像超分辨率模型，可以生成在感知上效果非常好的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 高分辨图像 低分辨率图像 图像超分辨率 网络 超分辨 互信息 图像 神经网络模型 低分辨图像 互信息估计 训练数据集 测试数据 图像数据 训练模型 训练数据 对抗 融合 降采样 打包 感知 分辨 | ||
【主权项】：
1.一种基于融合互信息的对抗生成网络的图像超分辨率方法，其特征在于，包括步骤：/nS1.图像预处理/n将图像数据集中的高分辨图像降采样生成对应的低分辨的图像，将高分辨图像和低分辨图像一一对应打包成h5py格式，作为训练数据集；/nS2.模型训练/n利用训练数据集中低分辨率图像和对应的高分辨图像作为模型的输入，对应的高分辨图像作为目标高分辨图像，训练模型中的生成网络、判别网络和互信息估计网络、感知网络，得到能够对低分辨率图像进行超分辨到高分辨图像的深度神经网络模型，其超分辨倍数为4×；/n其中，生成网络对低分辨比率图像进行超分辨，生成高分辨率图像，与目标高分辨率图像进行生成网络损失函数L
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