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一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
赵怀慈; 刘明第; 郝明国; 王立勇; 刘鹏飞; 赵洋
Department光电信息技术研究室
Rights Holder中国科学院沈阳自动化研究所
Patent Agent沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002
Country中国
Subtype发明
Status公开
Abstract本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型,得到浅层纹理特征信息;建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型,将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的前四层,得到前四层的模型参数;得到该神经网络模型后四层的模型参数,增强学习到的特征;输入待重建的图像数据,预处理;得到Y通道的高分辨率图像;将Y通道的高分辨率图像、Cb通道图像和Cr通道图像进行融合,得到重建的图像。本发明提出的卷积神经网络模型取得了更佳的超分辨率结果,不管是在主观视觉上还是在客观评价指标上均有明显改善,图像清晰度和边缘锐度明显提高,收敛速度更快,在精细度方面具有更高的优势。
PCT Attributes
Application Date2017-12-25
2019-07-02
Application NumberCN201711417919.0
Open (Notice) NumberCN109961396A
Language中文
Contribution Rank1
Document Type专利
Identifierhttp://ir.sia.cn/handle/173321/24982
Collection光电信息技术研究室
Affiliation中国科学院沈阳自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
赵怀慈,刘明第,郝明国,等. 一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法[P]. 2019-07-02.
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