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申请/专利权人：杭州灵西机器人智能科技有限公司
申请日：2025-01-06
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119399081A
专利技术分类：
专利摘要：本申请涉及一种图像复原模型训练方法、装置和电子设备，其中，该图像复原模型训练方法包括：根据初始图像获取特征图像；在初始图像中确定目标像素点和目标像素点的搜索区域，基于特征图像确定重建目标像素点的参照像素点数量；在搜索区域内，获取每一像素点与目标像素点的相似度，根据参照像素点数量，以相似度从大到小的顺序获取参照像素点集合；根据参照像素点集合和目标像素点获取输出特征，根据输出特征和特征图像，获取输出图像；以初始图像作为输入数据，以输出图像和特征图像构建损失函数，对生成式网络模型进行训练，至损失函数小于或者等于预设阈值，得到图像复原模型。通过本申请，实现了对目标像素点按需分配不同的像素点，从而能够满足深度学习超分辨率图对不同区域的重建需求。
专利权项：1.一种图像复原模型训练方法，其特征在于，包括：根据初始图像获取特征图像；在所述初始图像中确定目标像素点和所述目标像素点的搜索区域，基于所述特征图像确定重建所述目标像素点的参照像素点数量；在所述搜索区域内，获取每一像素点与所述目标像素点的相似度，根据所述参照像素点数量，以相似度从大到小的顺序获取参照像素点集合；根据所述参照像素点集合和所述目标像素点获取输出特征，根据所述输出特征和所述特征图像，获取输出图像；以所述初始图像作为输入数据，以所述输出图像和所述特征图像构建损失函数，对生成式网络模型进行训练，至所述损失函数小于或者等于预设阈值，得到图像复原模型。
百度查询： 杭州灵西机器人智能科技有限公司 一种图像复原模型训练方法、装置和电子设备
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