[发明专利]基于致密链接神经网络的图像超分辨率方法、存储介质和终端在审
| 申请号： | 201811474661.2 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN109544457A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 匡平;马霆松;王豪爽;郭雯霞;陈鹏;彭亮 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 徐丰;张巨箭 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于致密链接神经网络的图像超分辨率方法、存储介质和终端，方法包括：图像预处理；特征提取：搭建致密链接神经网络，将低分辨率图像Input从致密链接神经网络的入口输入，经过计算后提取出Input中包含的特征信息；预测超分辨率图像并更新网络参数：将特征提取完成的图像进行上采样/反卷积，得到预测图像Predict；计算预测图像Predict以及真实图像Label之间的误差值，反向更新致密链接神经网络的参数；超分辨率重构。本发明能够显著提高深度神经网络提取图像低频和高频特征的能力，提高图像超分辨率的效果，提高图片提供信息的能力，因此应用在期望得到高分辨率图像、期望图片能够提供更多细节的领域。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 致密 链接 图像超分辨率 存储介质 特征提取 终端 超分辨率图像 超分辨率重构 低分辨率图像 高分辨率图像 计算预测图像 图像预处理 高频特征 特征信息 提取图像 图片提供 网络参数 预测图像 真实图像 反卷积 后提取 上采样 期望 更新 图像 预测 应用 图片 | ||
【主权项】：
1.基于致密链接神经网络的图像超分辨率方法，其特征在于：包括以下步骤：图像预处理：将训练图像进行随机切割得到对应的高分辨率图像Label，对Label进行图像增强，对增强后的Label进行下采样生成低分辨率图像Input；特征提取：搭建致密链接神经网络，将低分辨率图像Input从致密链接神经网络的入口输入，经过计算后提取出Input中包含的特征信息；预测超分辨率图像并更新网络参数：将特征提取完成的图像进行上采样/反卷积，得到分辨率达到预期的高分辨率预测图像Predict；计算预测图像Predict以及真实图像Label之间的误差值，反向更新致密链接神经网络的参数；超分辨率重构：将需要超分辨计算的图像进行顺序切割，将切割后得到的若干Patch输入到致密链接神经网络中进行超分辨率计算得到每一个Patch的一个预测值Output，将每个Patch的output按顺序进行拼接得到最终的超分辨率图片。
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