公开(公告)号：CN118333858A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410595997.3

申请日：2024-05-14

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 王丽 ,  王必萱 ,  朱俊 ,  岳兆新

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种动态感知调制网络，包括浅层提取模块、动态权重获取模块、上采样重建模块以及以串行排列的多个深层提取模块，其中每个深层提取模块分别包括Patch Embedding块、Mixed Transformer块和混合注意力融合模块。本发明提出的动态感知调制网络，通过嵌入结构先验，提升细节信息重建的鲁棒性，同时在保持较低的计算需求基础上获得优异的图像超分辨率重构效果；在用于水下图像重建时，表现出较好的PSNR和SSIM性能。

公开(公告)号：CN118195898A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410325009.3

申请日：2024-03-21

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 王丽 ,  王必萱 ,  姜俊锋 ,  刘鑫 ,  付海洋

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种单幅图像超分辨率重建方法及其交互式推理网络，其中网络包括浅层提取模块、深层提取模块和上采样重建模块，深层提取模块由若干链式堆叠的交互式聚合模块构成，根据浅层提取模块提取到的图像浅层特征提取出更深层特征，最后由上采样重建模块分别对初始图像和深层语义信息做上采样以及元素相加后，得到高分辨率的重建图像。本发明网络在模型容量和重建性能方面具有显著的优越性，超过了主流的轻量级图像超分辨率重构方法，实现了高性能和网络容量之间的良好平衡。