[发明专利]一种基于图像超分辨损失函数的红外图像细节增强方法有效
| 申请号： | 202010645997.1 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111951177B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 徐之海;杨一帆;冯华君;李奇;陈跃庭 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像超分辨损失函数的红外图像细节增强方法。采用基于深度学习的红外图像超分辨网络对图像的特征进行提取，将提取的特征用来描述红外图像的主要信息，构建损失函数对基于深度学习的红外图像超分辨网络进行训练，然后再利用训练后的红外图像超分辨网络进行图像特征提取，得到红外超分辨图像。本发明能减小超分辨图像与真实红外图像高层特征之间的差异，从而提高图像超分辨的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 分辨 损失 函数 红外 细节 增强 方法 | ||
【主权项】：
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