[发明专利]一种基于卷积神经网络的超分辨率图像重建方法在审
| 申请号： | 202110337413.9 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112837224A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 李鹏飞;李丽丽 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的超分辨率图像重建方法，属于图像处理技术领域，用以解决现有的超分辨率卷积神经网络的运行速度慢、得到的图像质量不理想、图像分辨率较低、训练网络梯度易消失等问题。本发明的技术要点包括：对现有超分辨率卷积神经网络模型进行改进，包括：使缩放图像发生在模型后段进行后上采样操作；后上采样为基于学习的上采样‑亚像素方法；加深了网络层数，并在网络中加入了残差网络；并进一步将经过上述改进的超分辨率卷积神经网络模型作为生成对抗网络中的生成网络，并和对抗网络相整合，进一步提高图像重建效率。本发明可广泛应用于超分辨率图像重建研究领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 分辨率 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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