[发明专利]融合仿生视觉机制的卷积神经网络图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202010084579.X | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111340696B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 王琼;王鑫 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合仿生视觉机制的卷积神经网络图像超分辨率重建方法，首先，采用模拟人类视觉注意机制的显著性检测方法，对遥感图像进行显著性区域检测；其次，针对显著性区域，采用基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，进行超分辨率重建；最后，对非显著区域，采用双三次插值法，进行超分辨率重建。与现有的基于卷积神经网络图像超分辨率重建方法相比，本发明提出的方法能够快速地对图像进行超分辨率重建，适用于实时性要求比较严格的场合。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 仿生 视觉 机制 卷积 神经网络 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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