[发明专利]一种基于多尺度反馈网络的图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202010682515.X | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111861886B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 陈晓;孙超文 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/0464;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 张立荣;乔炜 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度反馈网络的图像超分辨率重建方法，包括如下步骤：(1)建立图像数据集；(2)提取输入图像的特征，其次用多尺度上、下投影单元递归实现低分辨率和高分辨率的特征映射，得到不同深度的高分辨率特征图，然后把高分辨率特征图用卷积计算得到残差图像，最后对低分辨率图像插值并与残差图像相加得到输出的图像；(3)用数据集训练多尺度反馈网络，生成训练后的网络模型；(4)将待处理的低分辨率图像输入训练好的网络中得到输出的高分辨率图像。本方法不但通过较小的参数调整就可以训练不同深度的网络以及扩展到其他放大倍数、节约了训练成本，而且可以实现更大倍数的放大，提高重建图像的峰值信噪比和结构相似性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 反馈 网络 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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