[发明专利]一种基于基线的图像超分辨率重建方法及系统有效
| 申请号： | 202010088560.2 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111383173B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 乔建苹;李慧娜 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/094;G06N3/084;G06N3/082 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于基线的图像超分辨率重建方法及系统，包括：构建基于基线的卷积神经网络模型；构建基于条件生成对抗网络的图像超分辨率重建模型；将待重建的低分辨图像输入基于基线的卷积神经网络模型，所述神经网络模型的输出作为基于条件生成对抗网络的图像超分辨率重建模型的输入，最终得到超分辨率重建图像。本发明基于基线的卷积神经网络模型，堆叠了两个剩余学习网络，用来学习传统图像超分辨率方法无法恢复的高频剩余分量，通过学习更多的残差信息，构建基于CNN的图像超分辨率模型来提高所获得的高分辨率图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 基线 图像 分辨率 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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