一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤S1：收集图像并对图像进行预处理；步骤S2：使用优化器在现有图像超分辨率重建模型的基础上，将卷积层拆分为多层，卷积核拆小，每层中加入反卷积层，使预处理后的图像在训练模型中反复进行卷积，最后进行图像尺寸还原输出卷积处理的结果；步骤S3：根据卷积处理的结果调整参数并重复步骤S2，最终输出重建后的图像。本发明提高了超分辨率图像的普适性，并使超分辨率图像重建效果更好。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519670A
申请号 ：
CN202210075975.5
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-01-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
秦江龙莫莉王磊李才宇马义行
申请人 ：
云南大学
申请人地址 ：
云南省昆明市五华区翠湖北路2号
代理机构 ：
昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
杨钊霞
优先权 ：
CN202210075975.5
主分类号 ：
G06T3/40
IPC分类号 ：
G06T3/40 G06T5/00 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
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/40
申请日 : 20220123
申请日 : 20220123
2022-05-20 ：
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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