[发明专利]一种基于深度注意力残差网络的单幅图像超分辨重建方法在审
| 申请号： | 202210693292.6 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115082311A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 王璇;宋永超;吕骏;王莹洁;徐金东;赵金东;阎维青;衣静蕾 | 申请（专利权）人： | 烟台大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安硕大知识产权代理事务所(普通合伙) 61283 | 代理人： | 张德兴 |
| 地址： | 264005 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度注意力残差网络的单幅图像超分辨重建方法，包括；步骤1：向网络模型中输入经过退化处理的低分辨率图像，由网络前端卷积层提取浅层特征，即通过加权求和在空间上局部浓缩连续子块的信息；步骤2：在神经网络中引入残差学习构成残差块；步骤3：对于步骤2中残差块输出的来自不同层的特征组合，通过获取不同深度特征之间的依赖关系，对不同层的特征分配不同的注意权重；步骤4：利用CSAM学习步骤2中残差块输出的特征组合不同位置的相关性；步骤5：针对步骤4得到的特征组合进行求和并重建；步骤6：输出高分辨率重建图像。本发明能够避免出现梯度变化不稳定的问题，同时由跳层连接保留中间层输出的特征，减少特征丢失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 注意力 网络 单幅 图像 分辨 重建 方法 | ||
【主权项】：
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