基于特征分离的超分辨率图像生成方法、装置、设备和介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110946412.4
IPC分类号：G06T3/40;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-18
申请人：
中科天网（广东）科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于特征分离的超分辨率图像生成方法、装置、设备和介质
申请号	CN202110946412.4	申请日期	2021-08-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-16	公开/公告号	CN113658046A
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;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中科天网（广东）科技有限公司	申请人地址	广东省广州市越秀区先烈中路100号大院23-1栋八楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中科天网（广东）科技有限公司	当前权利人	中科天网（广东）科技有限公司
发明人	温峻峰;张浪文;李鑫;杜海江;江志伟;谢巍;杨晓峰
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	李君

摘要

本发明公开了一种基于特征分离的超分辨率图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取训练数据集；利用网络模型中的特征提取子网络对训练数据集中的低分辨图像进行特征提取，得到图像特征；利用网络模型中的特征分离与重组子网络对图像特征进行深层特征提取，得到深层特征；利用网络模型中的图像重构子网络对图像特征和深层特征进行特征叠加，得到高分辨率图像；根据高分辨率图像和训练数据集中的低分辨图像对应的清晰图像，优化网络模型的损失函数，得到训练好的网络模型；将待测的图像输入训练好的网络模型，生成超分辨率图像。本发明利用构建的网络模型，能够获得具有较多细节的超分辨率图像，为后续图像处理和应用打下基础。

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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