[发明专利]基于可变形卷积的卷积神经网络的图像畸变矫正增强方法有效
| 申请号： | 202010149075.1 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111369466B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 张乾;李根;张辰晟;童同;罗鸣;高钦泉 | 申请（专利权）人： | 福建帝视信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350002 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于可变形卷积的卷积神经网络的图像畸变矫正增强方法，利用深度残差网络直接从低分辨率的真实低清图像执行卷积神经网络的卷积计算阶段，卷积神经网络的卷积残差块组计算阶段，可变形卷积残差块组计算阶段，逐步利用反卷积和卷积运算的方式重建出高分辨率图像，对于RealSR数据集这类采用不同焦距所采取的真实低清高清图像对中，由于镜头畸变，图像对之间存在变形问题，通过使用可变形卷积能够减轻不同焦距镜头拍摄下的真实图像对之间的图像变形问题对超分辨率重建效果的影响，提高图像的超分辨率重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变形 卷积 神经网络 图像 畸变 矫正 增强 方法 | ||
【主权项】：
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