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基于稀疏表示和深度学习的图像超分辨率重建方法

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本发明公开了一种基于稀疏表示和深度学习的图像超分辨率重建方法，解决了图像超分过程计算复杂，重建图像质量差的问题。实现步骤包括：收集提取训练数据块，色度和亮度字典联合优化训练；高分辨率图像块独立重构；稀疏表示的高分辨率图像重构；基于深度学习训练残差网络优化高频细节；图像超分辨率重建。本发明为防止边缘效应和模糊效应将色度和亮度数据区分独立重构，为优化稀疏表示输出高分辨率图像的高频细节信息，将基于稀疏表示重构的高分辨率图像输入残差网络，经4次卷积提取特征，特征融合输出高频残差图与输入按位相加重构超分辨率图像。本发明计算复杂度低，图像重建质量高，广泛用于遥感监测、犯罪侦查、交通管理等领域。

著录项

公开/公告号CN109741256A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-05-10

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201811525354.2
发明设计人张静;于露露;李云松;尹雅平;王卓;
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申请日2018-12-13
分类号G06T3/40(20060101);G06T5/50(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人程晓霞;王品华
地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
入库时间 2024-02-19 10:10:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T3/40 申请日:20181213

实质审查的生效
2019-05-10

公开

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1. 基于稀疏表示和深度学习的图像超分辨率重建方法 [P] . 中国专利： CN109741256A . 2019-05-10
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