[发明专利]基于深度注意力网络的单幅图像超分辨率重建方法及系统有效
| 申请号： | 202010364389.3 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111583115B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 顿玉洁;杨帅;钱学明 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度注意力网络的单幅图像超分辨率重建方法及系统，包括：步骤1：对开源图像训练数据集DIV2K进行预处理，获得训练集；步骤2：建立能够对图像进行超分辨率重建的卷积神经网络；步骤3：将步骤1获得的训练训练集输入步骤2建立的卷积神经网络进行训练，得到超分辨率重建模型；步骤4：将待处理的低分辨率单幅图像输入步骤3获得的超分辨率重建模型，输出单幅图像超分辨率重建图像。利用多个常用测试数据集来对最终训练好的模型进行峰值信噪比和结构相似性的计算，本发明利用深度学习的方法设计的近200层卷积层的网络可以实现和400层左右的网络相当的性能，并且参数量更少，训练更容易，并且超分处理后的图像更加清晰。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 注意力 网络 单幅 图像 分辨率 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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