一种图像超分辨率重构方法
基本信息
| 申请号 | CN201811587560.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109727195A | 公开（公告）日 | 2019-05-07 |
| 申请公布号 | CN109727195A | 申请公布日 | 2019-05-07 |
| 分类号 | G06T3/40（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 吴钦章; 李俊 | 申请（专利权）人 | 成都元点智库科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都东唐智宏专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 成都元点智库科技有限公司;四川康吉笙科技有限公司 |
| 地址 | 610000 四川省成都市双流区西南航空港经济开发区公兴街道双兴大道1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种图像超分辨率重构方法，包括如下步骤:制作学习样本集;学习训练:采用卷积神经网络的单帧模型作为循环网络模块,构造包括N+1个循环网络模块的循环神经网络方式的超分辨率映射模型,训练中,将单幅最低分辨率图片输入超分辨率映射模型中的每一个循环网络模块进行单次训练；更换低分辨率图片反复进行上述单次训练;多次进行单次训练中;重构:将需要重构的低分辨率图片输入完成训练的超分辨率映射模型,得到高分辨率图片。本发明通过在性能指标中增加有关模糊图像的输出误差项，来引导模型同时学习图像的低频与高频信息，可以使图像超分辨率重建结果兼顾可靠性与细节;同时循环网络形式的超分辨率映射模型，也可以极大地节省存储空间。 |
