[发明专利]图像分辨率提升方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供了一种图像分辨率提升方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对原始图像进行第一层次的特征提取处理，得到特征图；对所述特征图进行降维处理，得到第一特征图；对所述原始图像进行第二层次的特征提取处理，得到第二特征图；对所述第一特征图和所述第二特征图分别进行上采样处理，得到新的第一特征图和新的第二特征图；将所述新的第一特征图和所述新的第二特征图进行融合处理，得到分辨率大于所述原始图像的超分图像。通过本申请，能够加强去伪影能力，提升得到的超分图像的质量。

技术领域

本申请涉及人工智能和图像技术，尤其涉及一种图像分辨率提升方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。计算机视觉技术(Computer Vision，CV)是人工智能的一个分支，指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

图像的超分辨率(Super-Resolution，SR)是计算机视觉技术的一个重要应用，指根据低分辨率的图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等场景中具有重要的应用价值。在相关技术提供的方案中，通常是通过基于稀疏模型的字典学习，来提升图像的分辨率。但是，字典学习仅具有线性表示能力，导致分辨率提升的效果较差，在超分得到的图像中容易出现锯齿、模糊或者振铃等视觉伪影。

发明内容

本申请实施例提供一种图像分辨率提升方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够加强超分过程中的去伪影能力，提升图像超分效果。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像分辨率提升方法，包括：

对原始图像进行第一层次的特征提取处理，得到特征图；

对所述特征图进行降维处理，得到第一特征图；

对所述原始图像进行第二层次的特征提取处理，得到第二特征图；

对所述第一特征图和所述第二特征图分别进行上采样处理，得到新的第一特征图和新的第二特征图；

将所述新的第一特征图和所述新的第二特征图进行融合处理，得到分辨率大于所述原始图像的超分图像。

本申请实施例提供一种图像分辨率提升方法，包括：

呈现原始图像；

响应于针对所述原始图像的分辨率提升操作指令，对所述原始图像进行分辨率提升处理，以得到分辨率大于所述原始图像的超分图像；

呈现所述超分图像；

其中，所述超分图像是结合所述原始图像的第一特征图和第二特征图处理得到；所述第一特征图是对所述原始图像进行第一层次的特征提取处理，并进行降维处理得到；所述第二特征图是对所述原始图像进行第二层次的特征提取处理得到。

本申请实施例提供一种图像分辨率提升装置，包括：

特征提取模块，用于对原始图像进行第一层次的特征提取处理，得到特征图；

特征学习模块，用于对所述特征图进行降维处理，得到第一特征图；

所述特征学习模块，还用于对所述原始图像进行第二层次的特征提取处理，得到第二特征图；

图像重构模块，用于对所述第一特征图和所述第二特征图分别进行上采样处理，得到新的第一特征图和新的第二特征图；