[发明专利]一种基于多尺度特征提取融合的监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202010211303.3 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111402138A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 孙叶美;张艳;刘树东;鲁维佳;李现国 | 申请（专利权）人： | 天津城建大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津睿勤专利代理事务所(普通合伙) 12225 | 代理人： | 孟福成 |
| 地址： | 300000 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于多尺度特征提取融合的监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：图像预处理、图像特征提取和图像重建，在图像特征提取步骤中，采用了多个MSB模块，图像在MSB模块中，采用含有不同大小卷积核的卷积层分别进行特征提取，再采用密集连接的方式进行特征重复学习，在模型中设计了监督层误差函数，用以辅助和修正模型的重建误差。本发明实现了对提取的特征图在不同尺度上处理，增强了模型的适应性；实现了信息的多通道传播，加快了收敛速度，缓解了梯度消失现象；添加辅助监督误差函数，增强了梯度的反向传播，提供额外的正则化，有效地解决了传统算法中存在的梯度消失问题，提高了算法的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 提取 融合 监督 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天津城建大学，未经天津城建大学许可，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/202010211303.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
