[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202110105967.6 | 申请日： | 2021-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN112767252B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李劼;任春辉;王斌;付毓生 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于图像技术领域，具体是涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。本发明方法根据不同卷积核的感受野差异原理，利用异形卷积核对卷积神经网络进行改进，使得网络在具有较少的参数的情况下能够提取图像的丰富特征。同时，利用tanh函数作为激活函数以及跳跃连接的方式将多层特征图像信息充分利用，使得重建图像的质量有所提高。另外，本发明方法利用卷积神经网络轻量化原理，对卷积神经网络进行轻量化优化，使得网络在重建图像质量略有下降的情况下整个网络的参数减少，运算量有下降。本发明方法能够在相较于传统网络的参数没有较大提升的基础上提升重建图像质量，同时重建图像相较与传统方法所重建的图像在人眼观感上有明显提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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