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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的双分支图像高倍数超分辨率增强方法，属于计算机视觉技术领域。包括如下步骤：收集高分辨率图像集，使用降采样方法获得对应的低分辨率图像，形成一对图像，得到训练数据集；构建基于扩散模型的双分支超分辨率增强模型并训练，所述双分支超分辨率增强模型以条件引导的去噪扩散模型为基础，在其条件噪声预测网络中引入交叉注意力模块和边缘重建分支；获取待重建的低分辨率图像输入所述训练好的双分支超分辨率增强模型，得到高分辨率图像。本发明在SRDiff的网络基础上，引入交叉注意力模块和边缘重建分支，增强了网络对全局背景和局部特征的捕捉能力，同时显著提升了超分辨率图像的边缘清晰度和整体视觉质量。
主权项：1.一种基于扩散模型的双分支图像高倍数超分辨率增强方法，其特征在于，包括如下步骤：1收集高分辨率图像集，使用降采样方法获得每一个所述高分辨率图像对应的低分辨率图像，形成一对图像，得到训练数据集；2构建基于扩散模型的双分支超分辨率增强模型并训练，得到训练好的双分支超分辨率增强模型，所述双分支超分辨率增强模型以条件引导的去噪扩散模型为基础，在其条件噪声预测网络中引入交叉注意力模块和边缘重建分支；3获取待重建的低分辨率图像输入所述训练好的双分支超分辨率增强模型，得到高分辨率图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 一种基于扩散模型的双分支图像高倍数超分辨率增强方法
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