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申请/专利权人：上海赛因斯文化科技集团有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的图像超分辨率方法，涉及图像分辨率领域，包括，基于设定条件获取图像，采集图像基础信息与设定条件进行信息绑定，将图像作为原始图像，基于划分条件对原始图像进行多区域划分得到多个图像单元块，将原始图像进行压缩得到压缩之后的压缩图像，基于图像单元块的数量以及划分条件等同划分压缩图像得到压缩图像单元块，基于图像单元块的图像信息对压缩图像单元块的图像信息进行调整，将调整之后的压缩图像单元块基于压缩图像进行组合得到高分辨率的压缩图像。本发明能够大大提高对压缩图像分辨率适配性，具有较好的图像调整作用，以分辨率的角度上保证了图像的质量。
主权项：1.基于深度学习的图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：基于设定条件获取图像，采集图像基础信息与设定条件进行信息绑定，其中，设定条件包括传感器信息与镜头信息；将图像作为原始图像，基于划分条件对原始图像进行多区域划分得到多个图像单元块，获取图像单元块的图像信息并映射至原始图像的位置中；将原始图像进行压缩得到压缩之后的压缩图像，获取压缩图像的基础信息并与压缩图像进行信息绑定；基于图像单元块的数量以及划分条件等同划分压缩图像得到压缩图像单元块，获取压缩图像单元块的图像信息并映射至压缩图像的位置中；基于图像单元块的图像信息对压缩图像单元块的图像信息进行调整，得到调整之后的压缩图像单元块；将调整之后的压缩图像单元块基于压缩图像进行组合得到高分辨率的压缩图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海赛因斯文化科技集团有限公司 基于深度学习的图像超分辨率方法
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