[发明专利]一种图像的超分辨率模型的构建方法及装置在审
| 申请号： | 201810244287.0 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN108376386A | 公开（公告）日： | 2018-08-07 |
| 发明（设计）人： | 李静 | 申请（专利权）人： | 深圳天琴医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/11;G06T17/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种图像的超分辨率模型的构建方法及装置，包括：获取不同分辨率的原始图像；计算每个原始图像的转换系数；依据所述转换系数对相应的原始图像进行采样处理，得到低分辨率图像样本集；将所述低分辨率图像样本集中的图像输入到三维卷积神经网络中，对三维卷积神经网络进行训练，得到图像的超分辨率模型。这样，通过由不同分辨率的原始图像生成的低分辨率图像的样本集，对三维卷积神经网络进行训练，得到图像的超分辨率模型，这样，实现了通过单一模型对多分辨率图像重建高分辨率图像的目的。并且，设计的三维卷积神经网络包含多个卷积层，但是多个卷积层之间不包含池化层，这样提高了重构后的高分辨率图像的细节分辨能力。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 超分辨率 原始图像 低分辨率图像 三维 图像 高分辨率图像 转换系数 样本集 分辨率 构建 卷积 多分辨率图像 采样处理 分辨能力 图像输入 池化 重构 样本 重建 | ||
【主权项】：
1.一种图像的超分辨率模型的构建方法，其特征在于，包括：获取不同分辨率的原始图像；计算每个原始图像的转换系数；依据所述转换系数对相应的原始图像进行采样处理，得到低分辨率图像样本集；将所述低分辨率图像样本集中的图像输入到三维卷积神经网络中，对三维卷积神经网络进行训练，得到图像的超分辨率模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳天琴医疗科技有限公司，未经深圳天琴医疗科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810244287.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
