一种基于对称深度网络的单幅图像超分辨率重建方法
基本信息
| 申请号 | CN201610528420.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106204449B | 公开（公告）日 | 2019-09-10 |
| 申请公布号 | CN106204449B | 申请公布日 | 2019-09-10 |
| 分类号 | G06T3/40;G06T5/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘恒;黄冬冬 | 申请（专利权）人 | 安徽禾丰牧业有限公司 |
| 代理机构 | 安徽知问律师事务所 | 代理人 | 安徽工业大学;安徽禾丰牧业有限公司 |
| 地址 | 243002 安徽省马鞍山市湖东路59号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于对称深度网络的单幅图像超分辨率重建方法，属于图像处理技术领域。本发明主要包括以下步骤：1、制作高分辨率图像块与低分辨率图像块训练集；2、构建一个对称的卷积‑反卷积深度网络用于模型训练；3、基于构建的深度网络和制作的数据集，进行网络模型的训练；4、依据学习的模型参数，输入一幅低分辨率图像，得到的输出即为重建的高分辨率图像。本发明通过结合卷积层和反卷积层，同时增加网络深度，利用网络深度提升网络性能，加强了图像细节部分的重建能力，获得了更好的图像超分辨率重建效果，在图像高清显示、医学成像、遥感图像等领域中有着广泛的应用前景。 |
