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申请/专利权人：昆明物理研究所
摘要：本发明公开了一种基于超分辨率的嵌入式红外图像电子变倍方法、介质及系统，该方法包括如下：采集高分辨率红外图像；对高分辨率红外图像进行降采样得到低分辨率红外图像，再对低分辨率红外图像进行放大，得到与高分辨率红外图像相同尺寸的图像，并与原始高分辨率图像进行配对，得到清晰‑模糊数据对；设计神经网络模型，并选择合适的损失函数来反映模型输出结果与真实高分辨率红外图像之间的差异，借此来衡量模型的性能；对模型进行初始化并训练；将神经网络模型量化、剪枝并转化为适用于嵌入式平台部署的模型。本发明对复杂特征具有更强的非线性拟合能力，能够更精细、更自然地还原图像细节，以满足不同变倍倍数下的电子变倍需求。
主权项：1.一种基于超分辨率的嵌入式红外图像电子变倍方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在不同场景下采集足量的高分辨率红外图像；步骤2，对高分辨率红外图像进行降采样得到低分辨率红外图像，再利用插值算法对低分辨率红外图像进行放大，得到与高分辨率红外图像相同尺寸的图像，并与原始高分辨率图像进行配对，得到清晰-模糊数据对；步骤3，设计基于超分辨率的红外图像电子变倍神经网络模型，并选择合适的损失函数来反映神经网络模型输出结果与真实高分辨率红外图像之间的差异，借此来衡量模型的性能；步骤4，对模型参数进行初始化，并将红外超分辨率图像数据集输入基于超分辨率的红外图像电子变倍神经网络，通过学习不断更新网络可学习参数，使得输出结果与真实高分辨率红外图像间差距减小，最终得到高性能的神经网络模型；步骤5，将得到的神经网络模型量化、剪枝，并转化为适用于嵌入式平台部署的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明物理研究所 基于超分辨率的嵌入式红外图像电子变倍方法、介质及系统
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