[发明专利]一种基于可逆网络的图像分辨率压缩及重建方法在审
| 申请号： | 201910959774.X | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110782393A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 葛洪伟;羊洁明;王双喜;江明 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 | 代理人： | 彭素琴 |
| 地址： | 214000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可逆网络的图像分辨率压缩及重建方法，属于图像处理领域。所述方法利用卷积神经网络与可逆网络构建进行图像分辨率压缩以及重建的网络模型，然后将高分辨率图像输入到进行分辨率压缩的网络中生成低分辨率压缩图像，将压缩图像输入到进行重建的网络中得到高分辨率重建图像，利用压缩图像和重建图像分别与目标低分辨率图像和原始图像之间的差异来设计优化的目标函数，通过最小化该函数的值来对网络模型的参数进行更新，提升网络进行图像分辨率压缩以及重建的能力；解决了图像分辨率压缩及重建模型在压缩图像时无法保存更多的信息以及无法利用压缩过程来指导重建过程，从而导致图像重建效果不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分辨率 压缩图像 重建 压缩 可逆网络 网络模型 重建图像 低分辨率图像 高分辨率图像 卷积神经网络 图像处理领域 低分辨率 高分辨率 目标函数 设计优化 图像重建 压缩过程 原始图像 网络 最小化 分辨率 构建 保存 更新 | ||
【主权项】：
1.一种图像分辨率压缩及重建方法，其特征在于，所述方法包括：/n建模阶段：利用卷积神经网络与可逆网络构建进行图像分辨率压缩以及重建的网络模型；/n选择训练数据集阶段：选择训练数据集，所述训练数据集包括高分辨率图像和对应的目标低分辨率图像；/n模型训练阶段：将高分辨率图像输入到进行分辨率压缩的网络中生成低分辨率压缩图像，将与高分辨率图像对应的目标低分辨率图像输入到进行图像分辨率重建的网络中得到高分辨率重建图像；利用生成的低分辨率压缩图像和得到的高分辨率重建图像分别与目标低分辨率图像和高分辨率图像之间的差异设计优化的目标函数，通过最小化该函数的值来对构建的分别进行图像分辨率压缩和重建的网络模型的参数进行更新，提升网络进行图像分辨率压缩以及重建的能力；/n图像压缩和重建阶段：利用更新参数后的分别进行图像分辨率压缩和重建的网络模型对待压缩和重建的图像进行相应的压缩和重建。/n
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