[发明专利]一种基于注意力机制的空洞卷积神经网络图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 201911387641.6 | 申请日： | 2019-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN111047515A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 宋昭漾;赵小强;徐铸业;惠永永;常启慧;牟淼;姚红娟;刘舒宁;张和慧;魏伟 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 兰州智和专利代理事务所(普通合伙) 62201 | 代理人： | 赵立权 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于注意力机制的空洞卷积神经网络图像超分辨率重建方法，该方法设计了基于注意力机制的空洞卷积模块、多通道基于注意力机制的空洞卷积模块、注意力残差块、多通道特征提取模块，在此基础上设计了基于注意力机制的空洞卷积神经网络。本发明方法提出使用空洞卷积实现多种不同尺寸的感受野去提取低分辨率图像特征信息，并利用注意力块提取图像高频信息。同时为了充分利用低分辨率图像特征信息之间的相关性并提取更多的特征信息，该方法设计了多通道基于注意力机制的空洞卷积模块，该模块采用多通道的方式使用不同的感受野对低分辨率图像进行特征提取，然后使用注意力残差块对各个通道提取到的特征进行深度的特征提取，有效提高了图像超分辨率重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 空洞 卷积 神经网络 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于兰州理工大学，未经兰州理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911387641.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
