[发明专利]一种基于非局部感知的深度图超分辨率重建网络构建方法有效
| 申请号： | 201911031488.3 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110930306B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 杨宇翔;曹旗;何志伟;高明煜;黄继业 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于非局部感知的深度图超分辨率重建网络构建方法，目前越来越多的场景应用需要高质量高分辨率的深度图片，传统的深度图像超分辨方法在效果和速度都不如基于卷积神经网络的方法。但由于卷积的特性，大部分的超分辨卷积神经网络框架都只能利用深度图像的局部信息，然而图像的非局部信息对图像的重建十分重要。本发明充分发掘了深度图像的局部和非局部信息，帮助深度图像进行超分辨率重建。并且利用递归学习和残差学习的思想，减轻了卷积神经网络的负担，控制了网络的参数，提升了深度图像的重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 感知 深度 分辨率 重建 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
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