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申请/专利权人：赛多利斯司特蒂姆数据分析公司

摘要：提供了一种用于处理图像的计算机实现的方法。该方法包括：对具有第一分辨率的多个第一图像进行下采样，以获得具有第二分辨率的多个第二图像，第一分辨率高于第二分辨率，多个第二图像中的每一个第二图像均为多个第一图像中的一个第一图像的下采样版本；训练人工神经网络ANN模型40，以处理输入图像并且输出具有比输入图像更高的分辨率的输出图像，其中，用于训练的训练数据包括图像对，每个图像对均包括：多个第二图像中的一个第二图像，以作为ANN模型40的输入；以及在多个第二图像中的一个第二图像输入到ANN模型40的情况下，与多个第二图像中的一个第二图像对应的多个第一图像中的一个第一图像，以作为来自ANN模型40的期望输出；将多个第一图像中的至少一个第一图像输入到经训练的ANN模型40；以及从经训练的ANN模型40获得至少一个输出图像，至少一个输出图像具有高于第一分辨率的第三分辨率。

主权项：1.一种用于处理图像的计算机实现的方法，所述方法包括：对具有第一分辨率的多个第一图像进行下采样，以获得具有第二分辨率的多个第二图像，所述第一分辨率高于所述第二分辨率，所述多个第二图像中的每一个第二图像均为所述多个第一图像中的一个第一图像的下采样版本；以及训练人工神经网络模型40，以处理输入图像并且输出具有比所述输入图像更高的分辨率的输出图像，其中，用于所述训练的训练数据包括图像对，每个图像对均包括：所述多个第二图像中的一个第二图像，以作为所述人工神经网络模型40的输入；以及在所述多个第二图像中的所述一个第二图像输入到所述人工神经网络模型40的情况下，与所述多个第二图像中的所述一个第二图像对应的所述多个第一图像中的一个第一图像，以作为来自所述人工神经网络模型40的期望输出；其中，所述人工神经网络模型40包括卷积神经网络；以及其中，所述方法还包括：将所述多个第一图像中的至少一个第一图像输入到经训练的人工神经网络模型40；以及从经训练的人工神经网络模型40获得至少一个输出图像，所述至少一个输出图像具有高于所述第一分辨率的第三分辨率；其中，所述人工神经网络模型40还包括：发生器42，所述发生器包括第一人工神经网络420，所述第一人工神经网络用于处理所述输入图像，并且输出具有比所述输入图像更高的分辨率的所述输出图像；以及鉴别器44，所述鉴别器包括第二人工神经网络440，所述第二人工神经网络用于将由所述第一人工神经网络420生成的图像与被认为是来自所述第一人工神经网络420的期望输出的实际图像区分开，其中，通过以下操作来训练所述人工神经网络模型40：使用所述训练数据来训练所述发生器42，以从所述输入图像生成具有比所述输入图像更高的分辨率的所述输出图像；使用从经训练的发生器输出的图像和所述多个第一图像中的至少一些来训练所述鉴别器44，以确定输入到所述第二人工神经网络440的图像是：从所述经训练的发生器42输出的图像；或所述多个第一图像中的一个第一图像；通过迭代以下步骤来进一步训练所述发生器42和所述鉴别器44：使用来自经训练的鉴别器44的输出，更新所述第一人工神经网络420的参数值，以增加所述第二人工神经网络440的错误率；以及使用来自所述经训练的发生器的输出，更新所述第二人工神经网络440的参数值，以降低所述第二人工神经网络440的所述错误率；以及其中，所述方法还包括：计算以下项之间的加权平均值：用训练所述发生器42的步骤获得的所述第一人工神经网络的所述参数值；以及用进一步训练所述发生器42和所述鉴别器44的步骤获得的所述第一人工神经网络420的经更新的参数值，其中，将具有所述加权平均值作为所述参数值的所述第一人工神经网络420用作用于获得所述至少一个输出图像的所述经训练的人工神经网络模型40。

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