基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明属于图像处理技术领域,提供了基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统,根据待重建的低分辨率图像和图像超分辨率重建模型,得到高分辨率重建图像;其中,所述图像超分辨率重建模型的构建过程包括:浅层特征提取和深层特征提取,其中经过浅层特征通道得到浅层特征,基于残差通道注意力网络构建深层特征提取模型,根据浅层特征和深层特征提取模型提取深层特征,所述深层特征提取模型包括多个像素和通道注意网络,所述每一个像素和通道注意网络内部并列设置通道注意力单元、像素注意力单元以及Inception单元,并列外层加入残差结构。可以使网络提取更多更有用的信息,以此来实现更高精度的超分辨率重建。

基本信息
专利标题 :
基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114429422A
申请号 :
CN202111581236.5
公开(公告)日 :
2022-05-03
申请日 :
2021-12-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王春兴栗亚星孙建德乔建苹
申请人 :
山东师范大学
申请人地址 :
山东省济南市历下区文化东路88号
代理机构 :
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 :
朱忠范
优先权 :
CN202111581236.5
主分类号 :
G06T3/40
IPC分类号 :
G06T3/40  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
G06T3/40
整个或部分图像的缩放
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/40
申请日 : 20211222
2022-05-03 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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