[发明专利]一种基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202210736896.4 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115100039A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 赵于前;李明鸿;张帆;阳春华;桂卫华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法，其实施方案为：1)获取训练数据集；2)扩充训练数据集；3)构建多尺度特征挑选网络；4)构建损失函数；5)训练模型；6)图像超分辨率重建。本发明构建的多尺度特征挑选网络，通过构建多尺度特征挑选模块来提取丰富的多尺度特征，增强网络的表达能力，提升图像超分辨率重建性能。为了提高网络的自适应能力，在多尺度特征挑选模块中，设计多尺度特征融合模块用于融合不同尺度的特征并动态调整感受野范围。相比其他基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法，本发明能以相对较少的参数获得较为准确的图像超分辨率重建结果，易于部署在现实场景的移动设备中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轻量级 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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