一种基于CNN进行插值的图像超分辨率重建算法

授权

摘要

本本发明属于图像增强技术领域，具体为一种基于CNN进行插值的图像超分辨率重建算法。本发明采用卷积神经网络进行二维信号插值，并实现图像的超分辨率重建。负责插值的卷积神经网络，同时接收一个宽高为4x4的二维信号以及1x2的向量；通过两层全连接层将1x2的向量变为1x16的向量，再变形为4x4的向量与另外一个4x4的输入合并，使得空间信息以及坐标信息可以共同被卷积层处理，从而完成插值任务。本发明算法可实现任意比例超分辨率重建，完美解决了传统线性插值算法在高频细节损失严重、现有基于卷积神经网络的算法只能实现整数倍的超分辨率重建的问题。

基本信息

专利标题：

一种基于CNN进行插值的图像超分辨率重建算法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111861881A

申请号：

CN202010515284.3

公开（公告）日：

2020-10-30

申请日：

2020-06-09

授权号：

CN111861881B

授权日：

2022-05-20

发明人：

范益波池俊

申请人：

复旦大学

申请人地址：

上海市杨浦区邯郸路220号

代理机构：

上海正旦专利代理有限公司

代理人：

陆飞

优先权：

CN202010515284.3

主分类号：

G06T3/40

IPC分类号：

G06T3/40 G06N3/04