[发明专利]基于残差稠密CNN和边缘增强的改进图像超分辨率算法在审
| 申请号： | 202210288078.2 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114820302A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 陆绮荣;吴止境;卢子任 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 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： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本专利发明公开了一种基于残差稠密卷积神经网络和边缘增强的改进图像超分辨率重建方法，在算法模型中，首先将图片分为色度通道和亮度通道。对于色度通道，使用双三次插值法放大图片后，使用引导滤波来使边缘锐化，增强边缘特征。为了增强模型深度，更好的提升模型的表现能力，对于色度通道，使用提出的残差稠密卷积神经网络，它堆叠了两个残差稠密块，用来更好的提取色度通道的边缘特征和细节信息。此方法可以有效地维持了高频细节，并提供了比其他方法更好的结果。在不同的图像数据集上评估了这本专利提出算法的性能，并与其他方法进行了比较，得出的实验结果也证明了提出的方法更优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稠密 cnn 边缘 增强 改进 图像 分辨率 算法 | ||
【主权项】：
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