发明专利已授权

一种基于双尺度卷积神经网络的超分辨放大方法

📄 申请号：CN202110154681.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-02-04

申请人

西安理工大学

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 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法神经网络卷积神经网络

应用场景

图像处理, 视频增强, 医学影像, 遥感图像, 安防监控

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摘要

本发明公开了一种基于双尺度卷积神经网络的超分辨放大方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，预处理原始图像数据集；步骤2，将步骤1获得的低分辨率图像数据集中的每一幅低分辨率图像输入到特征学习模块提取特征图，步骤3，将步骤2中获得的特征图输入到放大模块进行训练得到放大的图像，步骤4，将步骤3获得的小尺度链和大尺度链特征图进行融合，经过数次训练后生成超分辨放大网络模型；步骤5，设置超分辨放大网络模型的参数，完成图像超分辨放大。解决了现有图像超分辨方法中忽略了非整数因子超分辨放大的问题。

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

分布式MPC的网联混合动力汽车能量管理系统及方法

当前第 / 件

一种基于负压式滑动等离子体放电的减阻装置

同领域国内专利 · IPC: (G06T3_40)

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