[发明专利]图像升频系统及其训练方法、以及图像升频方法

摘要

本发明的实施例公开了图像升频系统、其训练方法和图像升频方法。图像升频系统可包括至少两个卷积神经网络模块和至少一个复合器。卷积神经网络模块与复合器彼此交替地连接。第一卷积神经网络模块可接收输入图像和对应的补充图像，生成第一数量的特征图像，并向与其连接的下一个复合器输出。其它卷积神经网络模块可接收来自前一个复合器的输出图像和对应的补充图像，生成第二数量的特征图像，并向与其连接的下一个复合器输出，或者作为图像升频系统的输出。复合器可将所接收的特征图像中的每n*n个特征图像合成为一个特征图像，并将所合成的第三数量的特征图像输出到与其连接的下一个卷积神经网络模块，或者作为图像升频系统的输出。

主权项

1.一种图像升频系统，包括：至少两个卷积神经网络模块；以及至少一个复合器；其中，所述至少两个卷积神经网络模块与所述至少一个复合器彼此交替地连接；所述至少两个卷积神经网络模块中的第一卷积神经网络模块被配置为接收输入图像和与所述输入图像的分辨率相同的补充图像，并基于所述输入图像和与所述输入图像的分辨率相同的补充图像，生成第一数量的特征图像，并向与其连接的下一个所述复合器输出；所述至少两个卷积神经网络模块中的其它卷积神经网络模块被配置为接收来自前一个所述复合器的输出图像和与所接收的所述输出图像的分辨率相同的补充图像，并基于所述输出图像和与所述输出图像的分辨率相同的补充图像，生成第二数量的特征图像，并向与其连接的下一个所述复合器输出，或者作为所述图像升频系统的输出；所述复合器被配置为将所接收的特征图像中的每n*n个特征图像合成为一个特征图像，并将所合成的第三数量的特征图像输出到与其连接的下一个所述卷积神经网络模块，或者作为所述图像升频系统的输出；其中，n表示所述复合器的升频倍率，是大于1的整数，所述复合器所接收的特征图像的数量是n*n的倍数。