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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法，包括内循环图像复原优化网络与外循环权重重分配优化网络；获取降质样本和相应的真值样本；固定外循环权重重分配优化网络参数，降质样本输入至内循环图像复原优化网络计算其损失函数，对内循环图像复原网络参数进行更新优化；将降质样本分别输入至更新前后的内循环图像复原网络计算外循环奖励，用于计算外循环权重重分配网路的损失函数并更新优化外循环权重重分配网络参数；输出最终优化后的内循环图像复原优化网络。该发明能够显著地提高监督图像复原算法的性能，有效地解决图像降质过程中退化分布不均匀所导致局部图像复原不理想的问题以生成色调更自然的复原后图像。
主权项：1.一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法，其特征在于：包括内循环图像复原优化网络与外循环权重重分配优化网络；获取降质样本和相应的真值样本；固定外循环权重重分配优化网络参数，降质样本输入至所述内循环图像复原优化网络进行真值估计，通过将去退化估计图像与真值样本对比计算内循环图像复原优化网络损失函数，对内循环图像复原优化网络参数进行更新优化；降质样本分别输入至更新前后的内循环图像复原优化网络进行真值估计，通过将更新前后的去退化估计图像与真值样本对比，计算外循环权重重分配优化网络损失函数和外循环奖励，固定更新后内循环图像复原优化网络参数，通过外循环损失函数对外循环权重重分配优化网络参数进行更新优化，作为所述外循环权重重分配优化网络参数；判断是否到达迭代次数，若否则继续重复执行内循环图像复原优化网络与外循环权重重分配优化网络的交替优化；若是，则输出最终更新优化后的内循环图像复原优化网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法
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