[发明专利]一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法在审
| 申请号： | 202110501540.8 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113393376A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 孙浩;高恒洋;岳晨曦 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法，本发明通过借鉴浅层卷积网络的方法优势，从硬件实现上对经典的FSRCNN网络模型进行优化，提出了轻量级的超分辨率浅层卷积神经网络Tiny‑FSRCNN，并且根据此方法设计了一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法，通过硬件电路加速方法的计算，使得小型终端提高了图像重建速度，同时也保证了重建图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轻量级 分辨率 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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