[发明专利]基于多级联金字塔模型的深度图像超分辨率网络算法在审
| 申请号： | 202310150306.4 | 申请日： | 2023-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN116263937A | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 张燕;邓丽珍;朱虎 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，具体地说，是一种基于多级联金字塔模型的深度图像超分辨率网络算法，提出的模型构建了基于多级联金字塔的深度图像超分辨率网络，解决了跨模态特征提取以及RGB纹理过渡转移等问题。具体来说，首先，模型学习图像R和深度D之间的差异并逼近真值X作为输入信息；接着，输入信息经过四级金字塔训练，合成更高质量的图像信息并通过金字塔最底端输出；最后，将经过训练的残差H与深度图像D相加反向传播矫正H用于恢复超分辨率的图像O。值得注意的是，引入的多尺度金字塔不仅能起到分离高频信息与背景信息的作用，更能一定程度上减少参数量，降低训练难度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多级 金字塔 模型 深度 图像 分辨率 网络 算法 | ||
【主权项】：
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