[发明专利]一种基于卷积神经网络的新型超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202110818650.7 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113674149A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 骆霖;杨欣;张挺;韩浩东;周金波;丁爱嘉 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的新型超分辨率重建方法，提出了一种基于自校准卷积和自适应密度连接(SCCADC‑SR)的新型的SR网络。首先，引入了自校准卷积作为基本卷积模块，并将其作为注意力机制的补充；其次，利用有效通道注意(ECA)去构造自适应密集连接结构来处理不同层次的特征；再次，使用CutBlur方法(图像超分辨率中的数据增强手段)对数据进行增强，提高模型的泛化能力；使用长跳跃连接去提高深度模型结构的收敛性；最后，SCCADC‑SR将自集成和模型集成相结合，以便去提高模型的鲁棒性，同时降低了噪声。实验结果表明，无论基于真实退化模型还是基于双三次方退化模型，本发明的SCCADC‑SR模型都优于目前最先进的图像重建方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 新型 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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