[发明专利]一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法在审
| 申请号： | 202310261696.2 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116385287A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 刘勇;陈旭海;张江宁;徐超 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州泓呈祥专利代理事务所(普通合伙) 33350 | 代理人： | 张婵婵 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像超分辨率技术领域，具体涉及一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法；该方法针对空间可变模糊的特点，提出结合语义信息进行跨模态的特征交互和监督，并基于PyTorch深度学习框架，设计了一种层级式的特征交互网络；通过本发明的方法，可以实现真实图像中空间可变的模糊估计，有助于图像超分辨率技术从模糊的低分辨率图像中恢复更清晰的高分辨率结果，并且，虽然涉及语义信息的引入，但该信息仅在网络的训练阶段中使用，在测试阶段并不需要相应的额外输入，保证了我们方法的通用性和便捷性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 跨模态 特征 融合 空间 可变 模糊 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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