公开(公告)号：CN118469818B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202410671523.2

申请日：2024-05-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘晓东 ,  郭旬涛 ,  占梓源

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 一种基于FSRCNN和OPE的图像超分辨率重建方法、电子设备及存储介质，属于图像超分辨率重建技术领域。为解决图像超分辨率算法在不同上采样率下独立训练模型的问题，本发明将数据集中的低分辨率图像输入到FSRCNN网络中，通过卷积层提取图像的特征，输出特征映射输入到OPE模块中，对特征映射进行编码，得到正交位置编码，然后利用得到的正交位置编码对特征映射进行上采样处理，通过OPE模块的线性组合，计算超分辨率图像SR的像素值，生成初步的SR图像进行后处理，得到超分辨率处理后的图像；进行性能评估并计算损失函数，根据损失函数的结果，通过反向传播调整FSRCNN网络结构和OPE模块的参数。本发明节省训练时间。

公开(公告)号：CN118469818A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410671523.2

申请日：2024-05-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘晓东 ,  郭旬涛 ,  占梓源

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 一种基于FSRCNN和OPE的图像超分辨率重建方法、电子设备及存储介质，属于图像超分辨率重建技术领域。为解决图像超分辨率算法在不同上采样率下独立训练模型的问题，本发明将数据集中的低分辨率图像输入到FSRCNN网络中，通过卷积层提取图像的特征，输出特征映射输入到OPE模块中，对特征映射进行编码，得到正交位置编码，然后利用得到的正交位置编码对特征映射进行上采样处理，通过OPE模块的线性组合，计算超分辨率图像SR的像素值，生成初步的SR图像进行后处理，得到超分辨率处理后的图像；进行性能评估并计算损失函数，根据损失函数的结果，通过反向传播调整FSRCNN网络结构和OPE模块的参数。本发明节省训练时间。