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基于残差密集跳跃网络的超分辨增强方法[发明专利]

专利名称：基于残差密集跳跃网络的超分辨增强方法专利类型：发明专利

发明人：穆绍硕，张燕华，钱晓岚，姜燕冰

申请号：CN202011224196.4

申请日：20201105

公开号：CN112270646A

公开日：

20210126

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于残差密集跳跃网络的超分辨增强方法，属于计算机视觉图像超分辨领域。首先将输入图像利用导向滤波分成两个成分：基层x和细节层x，并分别与原图连接组成新的输入分量X和X，两分量分别通过一层卷积获取浅层特征，再经过三层双通道式SRDN网络学习深层特征分布，将两个通道信息组合，经上采样反卷积网络和单层卷积操作获得最终的超分辨图像。其中损失项引入内容损失、感知损失和颜判别损失组成本网络结构的联合损失函数，以保证超分辨图像的纹理视觉信息和每个像素RGB向量的颜正确性。本发明模型构建合理，算法鲁棒性强，超分辨增强后图像细节清晰自然，更符合人眼视觉需求，有着广泛的应用前景。

申请人：浙江传媒学院

地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街998号

国籍：CN

代理机构：杭州求是专利事务所有限公司

代理人：陈升华

本文发布于:2024-09-20 16:46:18，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/397999.html

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