[发明专利]一种基于图片内容的图像质量提升方法在审
| 申请号： | 201810726947.9 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109035211A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 赵滔;陈雷 | 申请（专利权）人： | 清远网博信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 511500 广东省清远市高新区科技*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图片内容的图像质量提升方法，包括以下步骤：S1：构建超分辨率模型；S2：建立高清图片内容库；S3：建立图片内容库；S4：提取无文字内容型图像进行图像质量提升与修复并储存；S5：提取文字类图片的底层无文字内容型图像进行修复并储存；S6：提取文字类图片的顶层文字内容，对文字内容进行拆分，将拆分后的内容与字库进行对比，然后选出字库的字进行重组并储存；S7：将文字类图片的底层与顶层进行重新组合；S8：将图片输出。本发明的提升方法能够对不同的图片内容进行识别并分类，经质量提升后的图片分辨率更高，图片的细节更加锐利，提升图片视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 图片内容 文字内容 图像质量提升 字库 储存 图片 顶层 图像 修复 图片分辨率 超分辨率 高清图片 视觉效果 质量提升 重新组合 内容库 构建 锐利 输出 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于图片内容的图像质量提升方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建一个深度卷积神经网络的超分辨率模型；S2：通过残差学习结构，建立来源于网络上高清图片内容库，进行模型训练，并进行数据混合，将不同大小倍数的图像混合后进行训练；S3：对待提升的图片进行识别、分类并建立图片内容库；S4：提取无文字内容型图像进行超分辨率的图像质量提升与修复并储存；S5：提取文字类图片的底层无文字内容型图像进行修复并储存；S6：提取文字类图片的顶层文字内容，对文字内容进行拆分，将拆分后的内容与字库进行对比，然后选出字库的字进行重组并储存；S7：将修复并储存后的文字类图片的底层与顶层进行重新组合，生成新的图片内容并储存；S8：将图像质量提升与修复后的图片和重组的图片内容进行输出。
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