[发明专利]基于空洞卷积的残差神经网络及两阶段图像去马赛克方法有效
| 申请号： | 202010447460.4 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111696036B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 朱树元;王岩;王忠荣;刘光辉;曾辽原 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 甘茂 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于数字图像处理领域，具体为基于空洞卷积的残差神经网络及两阶段图像去马赛克方法；本发明基于残差神经网络引入浅层特征提取单元、局部残差单元和深层特征提取单元，三种基本单元相互作用极大地增强了目标神经网络的学习能力和建模能力，并可以针对图像去马赛克问题建立起从马赛克图像到RGB彩色图像的准确映射，最终能够通过建立的有效映射对Bayer CFA模式的马赛克图像进行处理，获得RGB彩色图像；同时引入两阶段图像去马赛克模型，充分利用了先验信息，提高了网络的建模能力，优化了解空间；通过本发明的图像去马赛克方法，能够显著提高图像的峰值信噪比，并且极大地提升图像去马赛克的效率、质量和鲁棒性，在图像处理领域具有深远意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空洞 卷积 神经网络 阶段 图像 马赛克 方法 | ||
【主权项】：
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