[发明专利]一种可变倍率的图像超分辨率网络模型有效
| 申请号： | 202010075845.2 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN111260558B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 王中元;江奎;易鹏;马佳义;韩镇;邹勤 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可变倍率的图像超分辨率网络模型，模型包括参数化残差学习网络PRNet、残差精化学习网络RRNet和叠加网络；参数化残差学习网络PRNet，用于学习低分辨率LR图像到高分辨率HR图像间的映射；残差精化学习网络RRNet，用于学习重建高分辨率图像到残差图像间的映射；叠加网络，用于将高分辨率HR图像与残差图像进行叠加，形成最终的超分辨率SR图像输出。本发明通过对放大倍率参数进行显式表达，建立参数化残差学习网络模型，从而使得模型能接受任意尺度的输入，满足可变倍率超分辨率任务要求；本发明提出残差精化学习网络，进一步学习重建的高分辨率图像与重建残差间的映射关系，从而对重建图像进行残差补偿，提高超分辨率重建质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 可变 倍率 图像 分辨率 网络 模型 | ||
【主权项】：
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