[发明专利]一种卷积神经网络拟合Tikhonov正则化分解的图像增强方法在审
| 申请号： | 202210560410.6 | 申请日： | 2022-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN115661009A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 马飒飒;万永松;王伟明;张勇;刘先红;刘海涛;张磊;谢大兵;康科;高润冬;方东兴;耿斌;郭晓冉;孙晶 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军32181部队 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京专赢专利代理有限公司 11797 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络拟合Tikhonov正则化分解的图像增强方法，在卷积神经网络的基础上，利用深度学习的方式，同时引入上采样层和特征融合的方法实现了分解增强网络，网络的输入是三通道或者单通道图像，通过特征提取网络进行下采样，提取图像中的特征，之后利用上采样层，恢复图像的特征，将恢复的特征进行融合，得到最终的分解图像，之后将分解的高频图像和原图像融合输出，得到最终的增强图像。本发明的卷积神经网络拟合Tikhonov正则化分解的图像增强方法，用于拟合图像的Tikhonv正则化分解，解决Tikhonv正则化难以应用于端到端神经网络结构问题；同时将原图像和分解的高频分量进行融合输出达到很好锐化增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 拟合 tikhonov 正则 化分 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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