发明专利 已授权

基于全1*1卷积神经网络的图像增强方法

📄 申请号:CN201810768178.9 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-07-13
公开号
CN109255758B
公开日
2021-09-21
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

图像增强, 图像处理, 计算机视觉, 智能监控, 医学影像

摘要

本发明公开基于全1*1卷积神经网络的图像增强方法。本发明构建全1*1卷积神经网络,并对低质成像图像中局部图像块或者整幅图像中的像素进行重新随机排列(Pixel Shuffle),利用重排后的图像块或图像作为输入。然后对上述网络估计出来的潜在变量后处理。基于潜在变量所对应成像模型,得到从低质图像和潜在变量估计出的清晰图像的数学表达式,从而计算得到增强后的结果。相比传统卷积神经网络普遍采用的大卷积核方式,实现了以更少的参数、更少的计算量保持相当的模型表示能力的目的,从而快速、准确地估计图像增强中的潜在变量。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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