[发明专利]一种基于残差学习的图像超分辨率重构方法有效
| 申请号： | 202010542676.9 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111754403B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 张敏;黄刚;陈啟超 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差学习的图像超分辨率重构方法，包括：获取用于训练系统的公用图像数据集，处理得到训练集与测试集；获取待处理的低分辨率图像；将系统核心神经网络各模块的搭建与融合，组成基于残差学习的深度卷积网络；计算网络预测与标签损失，根据损失调整网络参数；深度残差网络的训练并向其输入的待处理的低分辨率图像；输出重构的高分辨率图像,评估图像重建精度，图像超分辨率重构完成。本发明增加了图像特征的提取能力，提升了图像重建系统的泛化性与高效性，使得图像重建精度更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
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