[发明专利]一种基于CNN进行插值的图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202010515284.3 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111861881B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 范益波;池俊 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本本发明属于图像增强技术领域，具体为一种基于CNN进行插值的图像超分辨率重建算法。本发明采用卷积神经网络进行二维信号插值，并实现图像的超分辨率重建。负责插值的卷积神经网络，同时接收一个宽高为4x4的二维信号以及1x2的向量；通过两层全连接层将1x2的向量变为1x16的向量，再变形为4x4的向量与另外一个4x4的输入合并，使得空间信息以及坐标信息可以共同被卷积层处理，从而完成插值任务。本发明算法可实现任意比例超分辨率重建，完美解决了传统线性插值算法在高频细节损失严重、现有基于卷积神经网络的算法只能实现整数倍的超分辨率重建的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 进行 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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