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一种图像的超分辨率方法、系统及相关装置 

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申请/专利权人:浪潮(北京)电子信息产业有限公司

摘要:本申请提供一种图像的超分辨率方法,包括:获取目标图像和目标图像尺度;对目标图像进行低倍数的随机下采样,得到低分辨率图像;利用卷积网络处理低分辨率图像得到浅层特征,利用残差稠密层融合低分辨率图像的所有浅层特征,得到深层特征;通过全局残差学习结合浅层特征和深层特征,得到低分辨率的全局密集特征;将目标图像尺度和全局密集特征输入隐图像模型,输出对应的超分辨率图像。本申请利用卷积网络和残差网络对图像进行表征提取,再利用隐图像模型进行处理,收敛速度更快,可以将输入的图像转换成指定尺寸下的超分辨率图像。本申请还提供一种图像的超分辨率系统、计算机可读存储介质和电子设备,具有上述有益效果。

主权项:1.一种图像的超分辨率方法,其特征在于,包括:获取目标图像和目标图像尺度;对所述目标图像进行低倍数的随机下采样,得到低分辨率图像;利用卷积网络处理所述低分辨率图像得到浅层特征,利用残差稠密层融合所述低分辨率图像的所有所述浅层特征,得到深层特征;通过全局残差学习结合所述浅层特征和深层特征,得到低分辨率的全局密集特征;将所述目标图像尺度和所述全局密集特征输入隐图像模型,输出对应的超分辨率图像;将所述目标图像尺度和所述全局密集特征输入隐图像模型,输出对应的超分辨率图像包括:将所述目标图像尺度和所述全局密集特征输入隐图像模型;根据所述目标图像尺度得到对应超分辨率的像素信息;利用正弦周期激活层将包含连续图像域坐标信息的所述全局密集特征从二维空间映射至RGB空间;利用所述全局密集特征的左上、右上、左下、右下四个隐特征构成的矩形和损失函数对所述全局密集特征计算,输出对应的超分辨率图像。

全文数据:

权利要求:

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