[发明专利]基于多模态学习卷积稀疏编码网络的图像超分辨率分析方法在审
| 申请号： | 202011188968.3 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112529777A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 陈伦强;龙学军;陈东文 | 申请（专利权）人： | 肇庆市博士芯电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 526020 广东省肇庆市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多模态学习卷积稀疏编码网络的图像超分辨率分析方法，包括近红外(NIR)图像超分辨率分析网络，使用三原色(RGB)图像作为边信息，我们使用EPFL三原色(RGB)‑近红外(NIR)数据集，并将我们的模型应用于低分辨率近红外(NIR)图像的超分辨率分析，以高分辨率三原色(RGB)图像作为辅助信息，数据集包含477对空间对齐的近红外(NIR)/三原色(RGB)图像对，我们的训练集包含从50张图像中提取的大约30,000张裁剪后的图像对，每个训练图像的尺寸为44×44像素，这个尺寸是根据内存需求和计算复杂度选择的，我们还创建了一个包含25个图像对的测试集；对整个图像进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 学习 卷积 稀疏 编码 网络 图像 分辨率 分析 方法 | ||
【主权项】：
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