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公开(公告)号：CN117994136A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410286235.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T3/4076 , G06T11/60
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于文本引导的图像超分辨方法，包括如下步骤：S1、利用已有的数据集，制作高分辨率与低分辨率图像数据集；S2、构建基于文本提示的神经网络模型，用于模型训练；S3、依据步骤S1制作的数据集对步骤S2构建的网络进行训练和测试，保存网络参数；S4、将一张低分辨率图片和其对应的文本信息作为网络的输入，利用步骤S2学习得到的参数重建一张高分辨率的图像作为输出。本发明考虑到现实场景超分的复杂场景，使用文本信息来对网络进行指导，通过文本信息与低清图片信息之间的互补，指导低清图片生成更多的信息，使得在低清图像特别模糊的情况下仍然能够恢复出较好的细节信息。
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