[发明专利]一种基于卷积神经网络的混合退化图像增强方法有效
| 申请号： | 202110136274.3 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112801904B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 曹丽琴;宋争光;金佳惠;李治江 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 为了解决单一图像增强模型无法处理混合退化图像的问题，本发明提供了一种基于卷积神经网络的混合退化图像增强方法，该方法提出了一种基于卷积神经网络的混合退化图像的增强模型——全卷积亚像素残差稠密网络FCSRDN，该网络基于全卷积神经网络FCN，通过残差连接ResNet和稠密连接DenseNet，完成对原始图像的各级特征融合，结合亚像素卷积层进行上采样，放大图像尺寸，最终得到增强图像。本发明方法可以接受任意大小的网络输入，与目前已有方法相比，能同时完成提升对比度、分辨率和去噪等三个方面的增强，且在各方面都达到了较好的增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 混合 退化 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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