公开(公告)号：CN118747710A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410751408.6

申请日：2024-06-12

Applicant: 南京大学

Inventor： 杨育彬 ,  唐在作

IPC: G06T3/4053

Abstract: 本发明公开了一种基于单一样本域自适应的图像超分辨率重建方法和系统，其中图像超分辨率重建方法包括：1、构建原始域，原始域包括多张高分辨率图像和对应的低分辨率图像；将待重建的低分辨率图像作为目标域低分辨率图像；2、训练原始域超分辨率网络，用训练完成的原始域超分辨率网络的权重初始化目标域超分辨率网络；3、对目标域超分辨率网络进行图像引导的域自适应训练；4、将待重建的低分辨率图像输入目标域超分辨率网络，得到重建的超分辨率图像。该方法利用单张目标域低分辨率图像对超分辨率网络进行域自适应，减少了域间隙对网络性能的消极影响，有效提升超分辨率网络在目标域的性能。

公开(公告)号：CN119831839A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411867727.X

申请日：2024-12-18

Applicant: 南京大学

Inventor： 杨育彬 ,  唐在作

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种无原始域单一样本领域自适应图像超分辨率重建方法和系统，其中重建方法包括：1、利用目标域低分辨率图像和原始网络调整目标域网络中每个网络层的学习率；2、采用目标域低分辨率图像和原始域网络对目标域网络和教师网络进行初始化；3、利用目标域低分辨率图像和教师网络调整目标域网络中每个网络层的学习率；4、利用教师网络对目标域网络进行领域自适应训练；5、利用训练好的目标域网络得到重建超分辨率图像。该方法能够在不访问原始域图像并且仅有单一目标域低分辨率图像的情况下对目标域网络进行领域自适应，减少了域间隙的消极影响，有效提升了超分辨率网络在目标域的性能。

公开(公告)号：CN118747711A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410751412.2

申请日：2024-06-12

Applicant: 南京大学

Inventor： 杨育彬 ,  唐在作

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于主动域自适应的非配对图像超分辨率重建方法和系统，其中图像超分辨率重建方法包括：1、构建原始域、目标域和插入域；2、利用原始域和目标域训练生成器和判别器，用生成器生成原始域虚假低分辨率图像和插入域虚假低分辨率图像，并分别添加至原始域和插入域；3、从插入域选取图像添加至原始域，对原始域虚假低分辨率图像和原始域真实高分辨率图像进行增强；4、利用增强后的虚假低分辨率图像和真实高分辨率图像训练图像超分辨率重建网络；5、将目标域中待重建的真实低分辨率图像输入图像超分辨率重建网络生成重建的超分辨率图像。该方法在增加最小训练成本的情况下，最大化提升图像超分辨率重建网络在目标域上的性能。