公开(公告)号：CN113781304B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202111048332.3

申请日：2021-09-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 高钦泉 ,  郑伟鑫 ,  李茹 ,  童同 ,  韩子欣 ,  周远波

IPC: G06T3/40 ,  G06T3/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于单张图像超分辨率的轻量级网络模型及处理方法，通过低分辨率图像有效地重建出质量较高的超分辨率图像，同时算法的重建效率高，能够有效地平衡重建质量和重建效率，不仅能重建出高分辨率图像，而且重建速度快，且该算法泛化性好，可以应用于多种场景的图像超分辨率问题，可达到实际工业需求。其主要包括特征提取部分、非线性映射部分、重建模型和插值模块。特征提取部分提取出低分辨率图像的浅层特征，将浅层特征输入非线性映射部分进行更充分的学习得到高级特征，最后将高级特征输入到重建模型和插值模块，并引入双线性插值得到最后的高分辨率图像。

公开(公告)号：CN113781304A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111048332.3

申请日：2021-09-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 高钦泉 ,  郑伟鑫 ,  李茹 ,  童同 ,  韩子欣 ,  周远波

IPC: G06T3/40 ,  G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于单张图像超分辨率的轻量级网络模型及处理方法，通过低分辨率图像有效地重建出质量较高的超分辨率图像，同时算法的重建效率高，能够有效地平衡重建质量和重建效率，不仅能重建出高分辨率图像，而且重建速度快，且该算法泛化性好，可以应用于多种场景的图像超分辨率问题，可达到实际工业需求。其主要包括特征提取部分、非线性映射部分、重建模型和插值模块。特征提取部分提取出低分辨率图像的浅层特征，将浅层特征输入非线性映射部分进行更充分的学习得到高级特征，最后将高级特征输入到重建模型和插值模块，并引入双线性插值得到最后的高分辨率图像。

公开(公告)号：CN113538258B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110659150.3

申请日：2021-06-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 高钦泉 ,  李茹 ,  郑伟鑫 ,  郭立 ,  谢军伟 ,  童同

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图像去模糊模型及方法，其特征在于：其首先提出了一个掩码预测模型以实现对各种模糊核的准确预测。然后，提出了一个基于掩码的去模糊模型，该模型利用模糊估计模块和去模糊模块，以交替迭代的方式实现图像模糊掩码的去除。最后,本发明采用两阶段的训练方式，第一阶段单独进行掩码预测模型的实现，将得到的掩码图像送入第二阶段，第二阶段进行去模糊工作，实现图像模糊的准确去除。

公开(公告)号：CN113538258A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110659150.3

申请日：2021-06-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 高钦泉 ,  李茹 ,  郑伟鑫 ,  郭立 ,  谢军伟 ,  童同

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图像去模糊模型及方法，其特征在于：其首先提出了一个掩码预测模型以实现对各种模糊核的准确预测。然后，提出了一个基于掩码的去模糊模型，该模型利用模糊估计模块和去模糊模块，以交替迭代的方式实现图像模糊掩码的去除。最后,本发明采用两阶段的训练方式，第一阶段单独进行掩码预测模型的实现，将得到的掩码图像送入第二阶段，第二阶段进行去模糊工作，实现图像模糊的准确去除。