[发明专利]一种水下鱼类图像的超分辨率重建方法、系统及装置

权利要求书

1.一种水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，包括：

获取水下相机拍摄的低分辨率鱼类原始图像；

将所述低分辨率鱼类原始图像输入至图像超分辨率重建模型中的生成器网络，获取与所述低分辨率鱼类原始图像相对应的超分辨率重建后的高分辨率水下鱼类图像。

2.根据权利要求1所述的水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，在所述将所述低分辨率鱼类原始图像输入至图像超分辨率重建模型中的生成器网络之前，还包括：

构建训练图像样本以及对应的高分辨率图像样本标签所组成的训练样本集；

利用所述训练样本集对所述图像超分辨率重建模型进行预训练。

3.根据权利要求2所述的水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，所述构建训练图像样本以及对应的高分辨率图像样本标签所组成的训练样本集，包括：

将随机获取的原始尺寸大小的高分辨率鱼类图像，均匀裁剪成多个高分辨率子像素块，并将所述高分辨率子像素块与所述高分辨率鱼类图像构成高分辨率图像样本标签集合；

基于Bicubic插值法，对每个所述高分辨率图像中间样本标签集合中的图像进行二倍率分辨率逐级缩小处理，获取训练图像样本集合；

将所述高分辨率图像样本标签集合与所述训练图像样本集合中的图像按照相同位置一一对应为图像样本对，组建所述训练样本集。

4.根据权利要求3所述的水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集对所述图像超分辨率重建模型进行预训练，包括：

构建所述图像超分辨率重建模型中的生成器网络和判别器网络，并结合水下鱼类图像的特点构造模型损失函数；

提取任一所述图像样本对；

基于所述生成器网络对所述图像样本对中的训练图像样本进行处理，获取中间高分辨率图像；

基于所述判别器网络将所述中间高分辨率图像与所述图像样本对中的高分辨率图像样本标签进行相似度判别；

根据所述相似度判别的结果，对所述模型损失函数的参数进行调整，直至所述图像超分辨率重建模型收敛；

所述判别器网络为相对论平均判别器网络。

5.根据权利要求4所述的水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，所述生成器网络包括依次连接的第一卷积层、至少两个局部密集残差块、第二卷积层、两组上采样层以及第三卷积层；

所述基于所述生成器网络对所述图像样本对中的训练图像样本进行处理，获取中间高分辨率图像，包括：

将所述训练图像样本输入至所述第一卷积层，获取图像浅层特征；

将所述图像浅层特征依次输入至所述局部密集残差块后，经过所述第二卷积层，完成图像特征的提取；

将所述图像特征依次输入至所述上采样层，以每次放大两倍获取上采样滤波器参数；

将所述上采样滤波器参数输入至所述第三卷积层，并结合所述训练图像样本，获取所述中间高分辨率图像。

6.根据权利要求5所述的水下鱼类图像的超分辨率重建方法，其特征在于，每个所述局部密集残差块包括将三个异形密集残差块去除原有的BN层后，依次连接构成；

每个所述异形密集残差块由四层宽通道残差层密集跳跃连接和一层卷积层组成，每个所述宽通道残差层包括WDSR_B激活层和LeakyReLU激活层；

所述WDSR_B激活层包括依次连接的卷积核为1*1的第四卷积层、ReLU激活层和卷积核为3*3的第五卷积层以及第六卷积层。