-
公开(公告)号：CN109816592B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910077583.0
申请日：2019-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的单帧图像连续尺度超分辨率方法。首先，输入待超分辨率的低分辨率图像和放大尺度因子t；其次，根据输入的放大尺度因子确定其对应的最优整数放大尺度因子s，利用双三次插值算法将输入的低分辨率图像放大s倍；再而，利用现有的基于卷积神经网络的超分辨率算法的网络模型，放大图像进行特征提取及重建，得到放大了s倍的高分辨率图像；最后，对得到的高分辨率图像，使用双三次插值缩放至目标分辨率，得到最终的放大了t倍的高分辨率图像。本发明能够有效地提高已有基于卷积神经网络的超分辨率算法在连续放大尺度超分辨率上的性能，可应用于图像处理、计算机视觉等领域。
-
公开(公告)号：CN111724306A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010563256.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像缩小方法及系统，首先对原始高分辨率训练图像进行预处理，得到原始高分辨率训练图像块组成的图像块数据集；然后设计图像缩小教师网络，并使用图像块数据集训练该网络；接着设计图像缩小学生网络，保持训练好的图像缩小教师网络的参数、权重不变，训练图像缩小学生网络；最后将原始高分辨率的测试图像输入到训练好的图像缩小学生网络，预测其缩小后的图像。本发明能够提高图像缩小后小图的质量。
-
公开(公告)号：CN111724306B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010563256.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像缩小方法及系统，首先对原始高分辨率训练图像进行预处理，得到原始高分辨率训练图像块组成的图像块数据集；然后设计图像缩小教师网络，并使用图像块数据集训练该网络；接着设计图像缩小学生网络，保持训练好的图像缩小教师网络的参数、权重不变，训练图像缩小学生网络；最后将原始高分辨率的测试图像输入到训练好的图像缩小学生网络，预测其缩小后的图像。本发明能够提高图像缩小后小图的质量。
-
公开(公告)号：CN109816592A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910077583.0
申请日：2019-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的单帧图像连续尺度超分辨率方法。首先，输入待超分辨率的低分辨率图像和放大尺度因子t；其次，根据输入的放大尺度因子确定其对应的最优整数放大尺度因子s，利用双三次插值算法将输入的低分辨率图像放大s倍；再而，利用现有的基于卷积神经网络的超分辨率算法的网络模型，放大图像进行特征提取及重建，得到放大了s倍的高分辨率图像；最后，对得到的高分辨率图像，使用双三次插值缩放至目标分辨率，得到最终的放大了t倍的高分辨率图像。本发明能够有效地提高已有基于卷积神经网络的超分辨率算法在连续放大尺度超分辨率上的性能，可应用于图像处理、计算机视觉等领域。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.016 seconds)
