公开(公告)号：CN110136061A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910387078.6

申请日：2019-05-10

Applicant: 电子科技大学中山学院

Inventor： 刘贵松 ,  杨鹏程 ,  解修蕊 ,  陈述

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积预测与插值的分辨率提升方法及系统，涉及分辨率提升领域；其包括步骤：构建深度卷积网络，并预处理图片集，深度卷积网络包括特征提取网络、预测网络和重构网络；利用预处理后的训练集中的低分辨率图片Pl输入上述深度卷积网络进行特征提取、邻域特征预测、邻域特征插值和重构预测出高分辨率图片Ph，计算Ph与训练集中目标高分辨率图片Pt间的均方损失，并通过梯度下降训练各部分网络，重复上述过程迭代M次完成训练；将实际场景中的低分辨率图片输入已训练的深度卷积网络，获取高分辨率图片；本发明解决现有分辨率提升使用的网络训练难度大、分辨率提升效果差的问题，达到了降低训练难度、提高分辨率的效果。

公开(公告)号：CN110136061B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN201910387078.6

申请日：2019-05-10

Applicant: 电子科技大学中山学院

Inventor： 刘贵松 ,  杨鹏程 ,  解修蕊 ,  陈述

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积预测与插值的分辨率提升方法及系统，涉及分辨率提升领域；其包括步骤：构建深度卷积网络，并预处理图片集，深度卷积网络包括特征提取网络、预测网络和重构网络；利用预处理后的训练集中的低分辨率图片Pl输入上述深度卷积网络进行特征提取、邻域特征预测、邻域特征插值和重构预测出高分辨率图片Ph，计算Ph与训练集中目标高分辨率图片Pt间的均方损失，并通过梯度下降训练各部分网络，重复上述过程迭代M次完成训练；将实际场景中的低分辨率图片输入已训练的深度卷积网络，获取高分辨率图片；本发明解决现有分辨率提升使用的网络训练难度大、分辨率提升效果差的问题，达到了降低训练难度、提高分辨率的效果。