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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：本发明公开了一种全景图像超分辨率方法、系统、电子设备及存储介质，包括：建立基于纬度分级强化的全景图像超分辨率模型，模型包括特征提取子网、深度特征增强子网、上采样子网和重建子网，特征提取子网用于提取输入全景图片的浅层特征；深度特征增强子网通过级联的纬度分级强化单元，对不同纬度区域的浅层特征进行分等级的深度增强，基于全景图像中不同纬度区域特征分布的差异性，提炼不同纬度的高频信息，得到增强特征；上采样子网采用亚像素卷积层放大增强特征的空间分辨率尺寸；重建子网将放大后的增强特征复原成高分辨率全景图；本发明解决了全景图像中不同纬度特征分布的差异性难题，提高对不同场景环境下全景图像的超分效果。
主权项：1.一种全景图像超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取含多种不同场景的全景图像数据集，将所述全景图像数据集预处理后将所述全景图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；建立基于纬度分级强化的全景图像超分辨率模型，所述全景图像超分辨率模型包括特征提取子网、深度特征增强子网、上采样子网和重建子网，其中，所述特征提取子网用于提取输入全景图片的浅层特征；所述深度特征增强子网通过级联的纬度分级强化单元，将所提取到的浅层特征划分成不同的区域，进而对不同纬度区域的特征进行分等级的深度增强，基于全景图像中不同纬度区域特征分布的差异性，提炼不同纬度的高频信息，得到增强特征；所述上采样子网采用亚像素卷积层放大所述增强特征的空间分辨率尺寸；所述重建子网将放大后的增强特征复原成高分辨率全景图；分别利用所述训练数据集和所述测试数据集训练和测试所述全景图像超分辨率模型；利用训练以及测试通过的所述全景图像超分辨率模型实现全景图像超分辨率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 全景图像超分辨率方法、系统、电子设备及存储介质
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