[发明专利]一种基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202010734945.1 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN112001843B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 陈钱;展梦灵 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法，首先将红外视频转化成连续的多帧红外图像并进行红外图像增强预处理，获得对比度更高、视觉效果更好的红外图像；同时建立基于深度学习的图像超分辨率重建算法模型；基于该模型，利用可见光数据集进行模型训练得到高低分辨率图像之间的关系模型；将红外图像输入该模型进行超分辨率重建，获得高分辨率的红外图像；最后整合红外图像得到信息更丰富的红外图像视频。本发明在红外图像的质量优化上具有十分优秀的效果，同时可以快速地将低质量的红外视频转换成高质量的视频，在军事、医学、安防等领域具有十分重要的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 红外 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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