[发明专利]一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202110371235.1 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113160055A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 王启龙;曹宇彤;张宏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 图像分辨率的降低会导致图像质量严重下降，极大地影响人们的视觉体验，针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法，其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理，并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题，提出一种新型的基于深度学习的图像超分辨率重建方法，该方法中生成器部分由全局多路径残差块构成，由密集残差块和边缘分支组成，提高图像信息的提取效率。采用了GN层和Randomized LeakyReLU激活函数，通过改进的网络模型，极大的改善了图像的视觉质量，本发明用于超分辨率图像重建，极大的提高了恢复图像的质量问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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