[发明专利]基于深度坐标注意力网络模型的图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202110399796.2 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113096017B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 谢超;朱泓宇;鄢小安;费叶琦;刘英 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 王清义 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度坐标注意力网络模型的图像超分辨率重建方法，涉及图像的增强或复原，包括：对已有的样本图像进行变换操作，并进行降采样，得到对应的高分辨率图像与低分辨率图像的训练集；初始化基于深度坐标注意力机制的卷积神经网络，该网络将低分辨率图像作为输入，并输出高分辨率图像；在训练集上采用梯度下降法和反向传播算法，对构建的卷积神经网络进行迭代训练，得到参数优化后的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络对输入的低分辨率图像进行超分辨率重建，得到高分辨率图像的最终输出。本发明相对于现有方法，充分利用低分辨率图像与特征图像所包含的信息，对低分辨率图像进行超分辨率重建，拥有更好的超分辨率重建质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 坐标 注意力 网络 模型 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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