[发明专利]基于深度递归卷积网络的单张图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202010219445.4 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111402142A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 曹飞龙;陈白洁 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人： | 王程远 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的单张图像超分辨率重建方法。包括以下步骤：使用两个卷积层，用于从原始的低分辨率图像中提取低层次的特征；六个级联的残差单元用来提取高层次的特征，密集连接可以加强信息的重利用并且能够降低计算的复杂度；每个残差单元后1×1的卷积层用来控制前一状态需要保留的特征图的维度；一个反卷积操作用来恢复特征从而获得残差图像；上采样的低分辨率图像和高分辨率残差图像经过一个求和操作得到最终的高分辨率输出图像。本发明中采用密集连接将低层次特征和高层次特征结合起来，从而为重建高分辨率图像提供更多信息，同时采用残差学习的方式来解决梯度消失或梯度爆炸的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 递归 卷积 网络 单张 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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