一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
文献类型：专利
| 作者 | 赵怀慈 ; 刘明第; 郝明国; 王立勇; 刘鹏飞; 赵洋
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| 发表日期 | 2019-07-02 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 其他题名 | Image super-resolution reconstruction method based on convolutional neural network |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型，得到浅层纹理特征信息；建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型，将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的前四层，得到前四层的模型参数；得到该神经网络模型后四层的模型参数，增强学习到的特征；输入待重建的图像数据，预处理；得到Y通道的高分辨率图像；将Y通道的高分辨率图像、Cb通道图像和Cr通道图像进行融合，得到重建的图像。本发明提出的卷积神经网络模型取得了更佳的超分辨率结果，不管是在主观视觉上还是在客观评价指标上均有明显改善，图像清晰度和边缘锐度明显提高，收敛速度更快，在精细度方面具有更高的优势。 |
| 公开日期 | 2020-12-22 |
| 申请日期 | 2017-12-25 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 有权 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/24982]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵怀慈,刘明第,郝明国,等. 一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法. 2019-07-02. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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