[发明专利]一种基于双尺度卷积神经网络的超分辨放大方法有效
| 申请号： | 202110154681.7 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112967184B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘晶;何帅 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双尺度卷积神经网络的超分辨放大方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，预处理原始图像数据集；步骤2，将步骤1获得的低分辨率图像数据集中的每一幅低分辨率图像输入到特征学习模块提取特征图，步骤3，将步骤2中获得的特征图输入到放大模块进行训练得到放大的图像，步骤4，将步骤3获得的小尺度链和大尺度链特征图进行融合，经过数次训练后生成超分辨放大网络模型；步骤5，设置超分辨放大网络模型的参数，完成图像超分辨放大。解决了现有图像超分辨方法中忽略了非整数因子超分辨放大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 神经网络 分辨 放大 方法 | ||
【主权项】：
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