发明专利已授权

一种基于深度强化学习生成式对抗神经网络和超分辨率重建的数据增强方法

📄 申请号：CN202310188986.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-03-02

公开号

CN116051382B

公开日

2025-08-08

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_4076

IPC 分类号

G06T3_4076 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_094 , G06N3_092 , G06N3_08 , G06F17_18 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

神经网络深度学习生成式对抗网络图像超分辨率重建神经网络

应用场景

计算机视觉, 医学影像分析, 图像识别, 数据增强, 人工智能训练

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习生成式对抗神经网络和超分辨率重建的数据增强方法，实施方式为对工业相机采集的原始图像数据按照图像类别进行标定，并通过降采样调整图像尺寸，生成各类别图像的灰度直方图，通过最大似然估计法拟合灰度直方图，获得原始图像像素值分布的概率密度函数f(x)，根据Box‑Muller算法或马尔可夫链蒙特卡洛采样算法生成近似符合概率密度函数为f(x)的二维随机噪声，最后结合WGAN‑GP和SRCNN搭建数据增强模型，通过逐层训练的方式避免生成对抗网络直接向高分辨率图像映射困难的弊端，进而得到高分辨率的生成图像，完成对原始图像数据集的增强。本发明有效降低了模型参数的冗余性，相比传统方法，生成图像的峰值信噪比提高13.07％，结构相似性提高32.40％。

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

一种门封条取件装置

当前第 / 件

一种基于动态信道选择的资源调度方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T3_4076)

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