发明专利已授权

基于损失分类与双分支网络的图像超分辨率重建和去雾方法及系统

Name: 基于损失分类与双分支网络的图像超分辨率重建和去雾方法及系统
Brand: 暨南大学
SKU: 2022112727670
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211272767.0 📄 发布日：2026/10/26

著录项目信息

申请日

2022-10-18

公开号

CN115587934B

公开日

2025-09-09

申请人

暨南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_4053

IPC 分类号

G06T3_4053 , G06T5_73 , G06T5_60 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_766 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像超分辨率重建图像超分辨率重建图像去雾计算机视觉

应用场景

安防监控, 遥感图像处理, 医学影像, 消费电子, 自动驾驶感知

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摘要

本发明涉及基于损失分类与双分支网络的图像超分辨率重建和去雾方法及系统，其方法包括步骤：S1、输入待超分辨率重建或待去雾图像与其对应的真实参考图像，并进行预处理，对待超分辨率重建或待去雾图像与真实参考图像进行相同尺寸和相同位置的裁切；S2、构建双分支网络模型进行训练，并采用编码器‑解码器网络，通过损失分类器和约束函数进行训练；S3、将待超分辨率重建或待去雾图像输入到训练好的双分支网络模型中，通过特征融合的方式获取最终的结果图。本发明采用双分支网络结构，提出了损失分类器的方法，实现双分支中的第一分支侧重平滑区域，而第二分支侧重边缘区域，解决了端对端网络在边缘区域效果不佳的缺点，提高最终结果图的视觉效果。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115587934B

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该专利的转让价格是多少？

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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

基于图像特征融合的PM2.5浓度估计方法、系统、介质和设备

当前第 / 件

基于上下文信息聚合和辅助学习的轻量级语义分割方法及系统

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