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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度展开的图像超分辨率方法，属于计算机视觉技术领域，该方法包括：由数据集中的高分辨率图像生成低分辨率图像，并将高分辨率图像和相对应的低分辨率图像组成的样本对划分为训练集和测试集；基于退化模型的双域先验将超分辨率问题建模为一个优化问题；使用优化算法求解这个优化问题得到展开框架，将其转换为深度展开网络；使用训练集训练展开网络，获得训练好的模型，并利用测试集测试模型超分辨率性能。本发明方法在深度展开超分辨率模型上引入双域先验，基于优化求解算法构建展开网络，学习图像域和梯度域的先验，提升模型在自然图片和遥感图片等场景下的图像超分辨率性能。
主权项：1.一种基于深度展开的图像超分辨率方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、由数据集中的高分辨率图像生成低分辨率图像，并将高分辨率图像和相对应的低分辨率图像组成的样本对划分为训练集和测试集；步骤2、基于退化模型和双域先验将超分辨率问题建模为一个优化问题；步骤3、针对步骤2中建立的优化问题，构建相应的求解算法，并基于此确定深度展开网络；步骤4、使用步骤1取得的训练集对步骤3构建的展开网络进行训练，获得训练好的网络模型；步骤5、使用步骤1取得的测试集对步骤4取得的网络模型进行测试，获得超分辨率结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于深度展开的图像超分辨率方法
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