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申请/专利权人：微山金源煤矿;中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种面向低分辨率模糊场景的图像超分辨重建算法，属于图像超分辨重建领域。本发明提出了一种跨尺度特征投影网络，并应用到单图像超分辨率重建任务中。提出跨尺度局部特征投影模块提取多个不同尺度图像的特征信息并加以融合，以减少上下文信息在网络传输中的损失。提出了跨尺度全局特征投影模块，通过不同的感受野进一步学习不同尺度的深层特征信息。以蒸馏的方式连接各个模块，降低参数量的同时，保证了网络重建的性能。经过广泛的实验对比，本发明提出的算法在重建不同缩放倍数的低分辨率图像时，都能够实现较好的重建效果，重建出的图像质量较高，证明了网络的鲁棒性。
主权项：1.一种面向低分辨率模糊场景的图像超分辨重建算法，其特征在于：包括以下步骤：S1、设计面向低分辨率模糊场景的图像超分辨率重建模型框架，所述面向低分辨率模糊场景的图像超分辨率重建模型框架包括图像浅层特征提取模块、图像深层特征提取模块和图像重建模块；S2、使用图像浅层特征提取模块对图像的浅层特征进行提取；S3、使用图像深层特征提取模块对图像的深层特征进行提取；所述图像深层特征提取模块包括跨尺度局部特征投影模块、差异性特征提取模块和跨尺度全局特征投影模块，且所述各个模块采用知识蒸馏的方式连接；S4、对图像进行重建，得到重建后的超分辨率图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 微山金源煤矿 中国矿业大学 一种面向低分辨率模糊场景的图像超分辨重建算法
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