[发明专利]基于残差反投影神经网络对齐人脸图像的超分辨率方法在审
| 申请号： | 201911240207.5 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110991355A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 陆耀;王学博;陈晓珍;王子建;李玮琪;李公平;吴紫薇 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及基于残差反投影神经网络对齐人脸图像的超分辨率方法，属于图像处理技术领域。采用迭代反投影与深度学习神经网络相结合的方式，通过三个步骤将超低分辨率人脸图像放大8倍。(1)将超低分辨率人脸图像输入到神经网络中，提取深度特征，同时采用反卷积网络将低分辨率特征图放大到128x128大小。(2)将步骤(1)得到的128*128大小的特征图输入到神经网络的残差反投影单元中，通过不断的迭代，得到补偿后的128*128高分辨率特征图(3)将步骤(2)得到的高分辨率特征图经过卷积层生成最终的128*128高分辨率图像。本方法模块清晰、步骤简单，超分辨率的效果和效率满足实际低分辨率人脸图像的超分辨率要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 残差反 投影 神经网络 齐人 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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