[发明专利]一种基于EDSR单图超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 201910760204.8 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110458759A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 龙国烜;刘恒 | 申请（专利权）人： | 杭州微算智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310030浙江省杭州市西湖区蒋村街道双龙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EDSR单图超分辨率重建方法，具体涉及图像重建领域，具体重建方法如下：S1、标准化输入；S2、在头卷积层初步处理；S3、在Resblock层多次卷积处理，得到本层输出特征图，将输入层与输出层相加就是本层的最终输出结果；S4、在尾卷积层，得到特征矩阵和特征举证；S5、将尾卷积层的输出结果做像素拼图上采样，即把通道数上的像素压缩到RGB上；S6、在反标准化层将区间输出扩充，得到放大图片。本发明采用端对端生成模式，输入小图片直接生成放大后图片，在保持原图清晰度的前提下，生成2倍、4倍原图尺寸的图片，解决摄像头远景成像分辨率不足、目标对象成像过小不足以支撑后续AI检测、识别的最小输入尺寸的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 输出结果 积层 尾卷 放大 标准化 超分辨率重建 成像分辨率 摄像头 初步处理 卷积处理 目标对象 生成模式 输出特征 特征矩阵 图像重建 像素压缩 最小输入 端对端 上采样 输出层 输入层 通道数 小图片 卷积 像素 成像 相加 图片 远景 输出 重建 检测 支撑 | ||
【主权项】：
1.一种基于EDSR单图超分辨率重建方法，其特征在于，具体重建方法如下：/nS1、标准化输入：首先，将输入的图像像素标准化至(-1,1)之间，公式为：I/127.5-1，然后，将标准化的图像像素输入至头卷积层；/nS2、在头卷积层，做3*3卷积，卷积核个数为图像放大倍数的平方*3，然后输出至Resblock层；/nS3、在Resblock层，Resblock层可重复8次、12次或16次，单次步骤如下：/nS3.1、先做1*1卷积，给通道做扩展学习原图更多的细节特征；/nS3.2、接着做relu激活函数；/nS3.3、再做1*1卷积，使通道数按比例压缩，减少参数大小和加快计算；/nS3.4、最后进行3*3卷积，得到本层输出特征图，将输入层与输出层相加就是本层的最终输出结果；/nS4、经头卷积层输出结果输送至尾卷积层，将最后一层resblock输出作为输入，做3*3卷积，卷积核个数为图像放大倍数的平方*3，得到特征矩阵m；将标准化输入作为输入，做5*5卷积，卷积核个数为图像放大倍数的平方*3，得到特征举证n，m+n即为尾卷积层输出；/nS5、在像素拼图层，采用像素拼图上采样法，将尾卷积层的输出结果做像素拼图上采样，即把通道数上的像素压缩到RGB上；/nS6、在反标准化层，将区间在(-1,1)的输出扩充到区间为(0,255)的像素大小，公式为：(I+1)*127.5，最后输出放大后的图片。/n
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