公开(公告)号：CN110033410B

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201910241051.6

申请日：2019-03-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陈进才 ,  卢萍 ,  黄振兴 ,  柳栋栋 ,  王少兵 ,  赵晓宁 ,  熊阳 ,  冯恩淼

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种图像重建模型训练方法、图像超分辨率重建方法及装置，属于图像超分辨率技术领域，包括：通过图像预处理得到样本集；建立用于图像超分辨率重建的图像重建模型；利用样本集对图像重建模型进行训练和测试；图像重建模型中，特征提取网络用于对低分辨率图像进行特征提取后输入第一个残差网络；级联的m个残差网络分别用于对前一网络的输出图像进行特征提取后与该图像进行叠加；m个注意力网络分别用于从m个残差网络的输出图像中提取出感兴趣区域的图像；放大网络用于对各注意力网络及第m个残差网络的输出图像进行融合并放大，以由第一融合层融合其输出图像和双三次插值放大后的图像。本发明能够有效提高重建图像的视觉效果。

公开(公告)号：CN110033410A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910241051.6

申请日：2019-03-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陈进才 ,  卢萍 ,  黄振兴 ,  柳栋栋 ,  王少兵 ,  赵晓宁 ,  熊阳 ,  冯恩淼

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种图像重建模型训练方法、图像超分辨率重建方法及装置，属于图像超分辨率技术领域，包括：通过图像预处理得到样本集；建立用于图像超分辨率重建的图像重建模型；利用样本集对图像重建模型进行训练和测试；图像重建模型中，特征提取网络用于对低分辨率图像进行特征提取后输入第一个残差网络；级联的m个残差网络分别用于对前一网络的输出图像进行特征提取后与该图像进行叠加；m个注意力网络分别用于从m个残差网络的输出图像中提取出感兴趣区域的图像；放大网络用于对各注意力网络及第m个残差网络的输出图像进行融合并放大，以由第一融合层融合其输出图像和双三次插值放大后的图像。本发明能够有效提高重建图像的视觉效果。