[发明专利]一种基于深度学习的端到端去模糊超分辨率的方法在审

专利信息
申请号: 202211524260.X 申请日: 2022-11-30
公开(公告)号: CN115760638A 公开(公告)日: 2023-03-07
发明(设计)人: 薛轶天;李浩然;颜成钢;高宇涵;孙垚棋;陈楚翘;王鸿奎;胡冀;朱尊杰;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 申请(专利权)人: 杭电(丽水)研究院有限公司
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/0985;G06N3/084
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: 朱月芬
地址: 323010 浙江省丽水市莲都区南明山*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的端到端去模糊超分辨率的方法。首先构建JDNDMSR网络模型,基于深度卷积神经网络,包括下采样层、颜色提取模块、特征提取模块、图像重建模块、两个上采样层和一个残差块;然后进行数据进行预处理;最后通过预处理好的数据训练构建的网络模型。本发明所提出的基于端到端学习的解决方案JDNDMSR在数量和质量上都优于其他解决方案。此外,通过使用平均绝对误差代价函数代替均方误差进行训练,提高了JDNDMSR的性能。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 端到端去 模糊 分辨率 方法
【主权项】:
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