- 专利标题: 一种基于卷积神经网络域适应的图像缩小方法及系统
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申请号: CN202110244689.2申请日: 2021-03-05
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公开(公告)号: CN112927136B公开(公告)日: 2022-05-10
- 发明人: 潘昌琴 , 林涵阳 , 王力军 , 张生生 , 刘国辉 , 俞伟明 , 刘刚 , 陈钥琨
- 申请人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
- 申请人地址: 江苏省苏州市昆山市花桥镇商务大道99号3号楼508室
- 专利权人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
- 当前专利权人: 江苏实达迪美数据处理有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省苏州市昆山市花桥镇商务大道99号3号楼508室
- 主分类号: G06T3/40
- IPC分类号: G06T3/40 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及一种基于卷积神经网络域适应的图像缩小方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:对原始高分辨率的矢量图图像和位图图像进行预处理,得到用于训练的矢量图图像块和位图图像块,组成图像块数据集;步骤S2:构建域适应模块与特征重构模块;步骤S3:构建特征缩小模块,结合域适应模块与特征重构模块,构成图像缩小网络;步骤S4:构建图像缩小网络的损失函数;步骤S5:使用图像块数据集训练图像缩小网络,得到训练好的图像缩小网络;步骤S6:将原始高分辨率的测试位图图像输入到训练好的图像缩小网络,经过域适应模块和特征缩小模块,预测其缩小后的图像。该方法及系统有利于提高图像缩小后小图的质量。
公开/授权文献
- CN112927136A 一种基于卷积神经网络域适应的图像缩小方法及系统 公开/授权日:2021-06-08