发明专利已授权

基于分层多尺度残差融合网络的人脸超分辨率方法及装置

📄 申请号：CN202010771552.8 📄 发布日：2025/11/16

著录项目信息

申请日

2020-08-04

公开号

CN111915487B

公开日

2022-05-10

申请人

武汉工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_40

IPC 分类号

G06T3_40 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像超分辨率图像超分辨率深度学习计算机视觉

应用场景

人脸识别, 视频监控, 图像增强, 智能终端, 安防监控

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摘要

本发明公开了一种基于分层多尺度残差融合网络的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像，将目标低分辨率图像进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用瓶颈注意力模块提取精细的脸部特征图；将提取的精细脸部特征图发送到多尺度残差模块，多尺度残差模块内使用不同卷积层提取特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，多尺度残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合，以更有效的提高SR性能；通过特征融合来更新目标低分辨率人脸图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于元学习优化网络的人脸超分辨率方法及系统

当前第 / 件

多任务特征融合共享学习的低光照行人检测方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T3_40)

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