公开(公告)号：CN116188324A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310249168.5

申请日：2023-03-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王旭 ,  张靖群 ,  刘瑞娟 ,  张真诚 ,  袁文强

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/00 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的棋盘格状图像恢复方法。首先，对数据集中的原始图像进行棋盘格状像素划分预处理，形成训练样本。之后，将其在所提出的一种深层神经网络中进行训练，来补齐棋盘格状图像生成恢复图像。训练结束后，只需将棋盘格状图像输入预训练好的模型，即可自动恢复高清图像。本发明剔除的深层神经网络主要采取卷积块串联策略，并结合了残差连接和密集连接两种方式获取高维图像特征，用来丰富补齐图像所需要的纹理信息。采用本发明，不仅可以实现棋盘格状图像的预测恢复，也可将其运用在可逆信息隐藏技术领域以提高嵌入效率。