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摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种真实世界图像超分辨率方法及装置。该方法为：获取用于神经网络训练的真实世界原始图像；构建包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块以及高质量超分重建模块的神经网络；深层特征提取模块由n个高效超分组、1个LayerNorm层和1个卷积层组成；浅层特征提取模块的输入为原始图像，输出为浅层特征图；深层特征提取模块的输入为浅层特征图，输出为深层特征图；高质量超分重建模块的输入为预超分特征图，输出为超分图像；预超分特征图通过将深层特征图经过二维到三维的张量重塑后，和浅层特征图对应元素相加得到；利用原始图像对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络获得真实世界图像超分辨图像。
主权项：1.一种真实世界图像超分辨率方法，其特征在于，具体过程为：获取用于神经网络训练的真实世界原始图像；构建包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块以及高质量超分重建模块的神经网络；其中，所述深层特征提取模块由n个高效超分组、1个LayerNorm层和1个卷积层组成；所述浅层特征提取模块的输入为原始图像，输出为浅层特征图；深层特征提取模块的输入为浅层特征图，输出为深层特征图；所述高质量超分重建模块的输入为预超分特征图，输出为超分图像；所述预超分特征图通过将深层特征图经过二维到三维的张量重塑后，和浅层特征图对应元素相加得到；利用所述原始图像对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络获得真实世界图像超分辨图像。
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百度查询： 北京理工大学 一种真实世界图像超分辨率方法及装置
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