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申请/专利权人：新华三大数据技术有限公司
摘要：本公开提供了一种图像超分辨率方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决对图像进行超分辨率处理的质量和效率较低的技术问题。本公开提供了一种基于深度学习的图像超分辨率装置，网络结构采用全卷积结构，可以输入任意大小的彩色图像，在人脸识别、目标检测等任务在小目标上提供了新的解决思路。本公开无需对输入图像进行额外的预处理，且泛化能力更好。比现有的RCAN模型增加了特征图的注意力机制，在通道间注意力机制中增加了自适应最大池化的特征提取，增加了对输入图像直接上采样作为输出图像的基础，降低模型的学习难度。
主权项：1.一种图像超分辨率装置，其特征在于，该装置包括：输入模块、第一卷积模块、K个串联的残差组模块、放大组模块、上采样模块及输出模块，所述K个串联的残差组模块中的每个残差组模块包括k个残差特征注意力模块和至少一个第二卷积模块，所述放大组模块包括多个卷积模块和N2个像素重组模块，在输入模块、卷积模块、残差组模块中，每一个卷积层后都有一个激活层相连；输入模块，用于对输入的图像进行预处理得到输入图像的特征向量；第一卷积模块，用于对输入模块输出的特征向量进行特征扩增；残差组模块，用于对第一卷积模块输出的特征向量进行图像特征提取，所提取的图像特征包括图像的通道内特征和通道间特征；放大组模块，用于对残差组模块输出的特征向量进行特征提取后对图像特征尺寸进行放大，再压缩为3通道的特性向量；上采样模块，用于对输入模块输出的特征向量直接进行线性插值，上采样模块输出的特征向量与放大组模块输出的特征向量相加后作为输出模块的输入；输出模块，用于输出图像分辨率扩大N倍的图像；所述残差特征注意力模块包括：特征注意力模块和至少一个卷积模块；卷积模块，用于对特征进行提取；特征注意力模块，用于通过通道间注意力机制和通道内注意力机制对图像特征的重要性进行选择分配，增强针对图像特征的提取能力；所述特征注意力模块输出的特征向量与该残差特征注意力模块的输入特征向量相加后作为该残差特征注意力模块的输出特征向量；其中，k和K为正整数，N为模型的图像放大倍数。
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百度查询： 新华三大数据技术有限公司 图像超分辨率方法、装置、设备及计算机可读存储介质
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