一种基于反投影注意力网络的图像超分辨率重建方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011171763.4
IPC分类号：G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-10-28
申请人：
南京信息工程大学

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著录项信息

专利名称	一种基于反投影注意力网络的图像超分辨率重建方法
申请号	CN202011171763.4	申请日期	2020-10-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-01-12	公开/公告号	CN112215755A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T3/40 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T3/00 在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像〔6〕 G06T3/40 整个或部分图形的定标〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;3;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京信息工程大学	申请人地址	江苏省南京市江北新区宁六路219号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京信息工程大学	当前权利人	南京信息工程大学
发明人	陈晓;孙超文
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于反投影注意力网络的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤(1)利用图像退化模型建立数据集；(2)构建多尺度特征融合反投影注意力网络，所述多尺度特征融合反投影注意力网络包括图像特征提取模块、图像特征映射模块、全局注意力模块和图像重建模块；(3)训练多尺度特征融合反投影注意力网络并调整参数；(4)将待重建的图像输入训练好的多尺度特征融合反投影注意力网络得到重建后的图像。本发明仅通过相对较小的训练集就可以获得超越其他先进方法的重建质量，极大节约了训练成本；且使得重建的图像具有更加清晰锐利的边缘特征，更接近真实HR图像。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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