具有微结构掩码的多尺度因子图像超分辨率
公开
摘要
包括一种方法和装置，所述方法和装置包括计算机代码，所述计算机代码被配置成使一个或多个处理器执行以下操作：获得包括高度、宽度和通道的数目的输入低分辨率(LR)图像；实现特征学习深度神经网络(DNN)，所述特征学习深度神经网络被配置成基于输入LR图像来计算特征张量；基于由特征学习DNN计算的特征张量，通过放大DNN来生成高分辨率(HR)图像，高分辨率(HR)图像具有比输入LR图像高的分辨率，其中，放大DNN的联网结构根据不同的尺度因子而不同，以及其中，特征学习DNN的联网结构对于不同的尺度因子中的每一个是相同的结构。
基本信息
专利标题 ：
具有微结构掩码的多尺度因子图像超分辨率
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114586055A
申请号 ：
CN202180005995.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2021-07-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
蒋薇王炜刘杉
申请人 ：
腾讯美国有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托公园大道2747号
代理机构 ：
深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张晓
优先权 ：
CN202180005995.9
主分类号 ：
G06T3/40
IPC分类号 ：
G06T3/40 G06T7/60 G06T7/90 G06T1/20 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-06-03 ：
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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