[发明专利]具有超分辨率放大机制的图像放大装置及方法

说明书

本申请涉及具有超分辨率放大机制的图像放大装置及方法。该方法包括：由神经网络系统的放大模块接收输入图像、进行图像放大、产生放大图像；由神经网络系统的神经网络模块包含的前端卷积路径接收输入图像，以进行卷积运算，产生前端运算输出结果；由神经网络模块包含的多个分支卷积路径分别接收前端运算输出结果，以进行卷积运算，产生多组输出图像残差；由神经网络模块包含的混合模块根据与输入图像的多个图像区域有关的权重设定，对输出图像残差加权并混合产生一组最终输出图像残差；以及由增强模块根据该组最终输出图像残差增强放大图像，以产生输出放大图像。

技术领域

本发明是关于图像放大技术，尤其是关于一种具有超分辨率放大机制的图像放大装置及方法。

背景技术

以往的图像放大技术并无法让放大图像的分辨率提升。因此，在放大的图像中，容易观察到明显的模糊感、不清晰的边缘以及噪点的出现。近年来，图像超分辨率(superresolution)技术已在日常生活中被广泛的使用。超分辨率主要的目的在于由低分辨率(low-resolution；LR)的图像来获得高分辨率(high-resolution；HR)的图像，并尽可能维持细节。

随着现今数字显示器分辨率的改善，从全高清(full HD)提升到超高清(ultraHD)甚至更高的分辨率，具有超分辨率放大机制的图像放大技术也变得更重要。如何使放大的图像不仅在整体性上可以调整，更能针对区域特性进行增强，是亟待解决的问题。

发明内容

鉴于先前技术的问题，本发明的一个目的在于提供一种具有超分辨率放大机制的图像放大装置及方法，以改善先前技术。

本发明包含一种具有超分辨率放大机制的图像放大装置，该装置包括：储存电路，被配置为储存多个计算机可执行指令；以及处理电路，电性耦接于储存电路，并被配置为获取并执行计算机可执行指令以操作为包含放大模块、神经网络模块以及增强模块的神经网络系统，并执行图像放大方法，图像放大方法包括：由放大模块接收输入图像、进行图像放大、产生放大图像；由神经网络模块包含的前端卷积路径接收输入图像，以进行卷积运算，产生前端运算输出结果；由神经网络模块包含的多个分支卷积路径分别接收前端运算输出结果，以进行卷积运算，产生多组输出图像残差；由神经网络模块包含的混合模块根据与输入图像的多个图像区域相关的权重设定，对输出图像残差加权并混合产生一组最终输出图像残差；以及由增强模块根据该组最终输出图像残差增强放大图像，以产生输出放大图像。

本发明另包含一种具有超分辨率放大机制的图像放大方法，该方法包括：由神经网络系统的放大模块接收输入图像、进行图像放大、产生放大图像；由神经网络系统的神经网络模块包含的前端卷积路径接收输入图像，以进行卷积运算，产生前端运算输出结果；由神经网络模块包含的多个分支卷积路径分别接收前端运算输出结果，以进行卷积运算，产生多组输出图像残差；由神经网络模块包含的混合模块根据与输入图像的多个图像区域相关的权重设定，对输出图像残差加权并混合产生一组最终输出图像残差；以及由神经网络系统的增强模块根据该组最终输出图像残差增强放大图像，以产生输出放大图像。

本发明还包含一种具有超分辨率放大机制的图像放大装置，该装置包括：放大电路、神经网络电路以及增强电路。放大电路被配置为接收输入图像、进行图像放大、产生放大图像。神经网络电路包含前端卷积路径、多个分支卷积路径以及混合电路。前端卷积路径被配置为接收输入图像，进行卷积运算，产生前端运算输出结果。分支卷积路径分别被配置为接收前端运算输出结果，以进行卷积运算，产生多组输出图像残差。混合电路被配置为根据与输入图像的多个图像区域相关的权重设定，对多组输出图像残差加权并混合产生一组最终输出图像残差。增强电路被配置为根据该组最终输出图像残差增强放大图像，以产生输出放大图像。

有关本发明的特征、操作和效果，现结合附图对较佳实施例详细说明如下。

附图说明

图1示出本发明一实施例中的具有超分辨率放大机制的图像放大装置的方块图；