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一种基于DLSS深度学习超级采样技术的图像滤波方法

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本发明公开了一种基于DLSS深度学习超级采样技术的图像滤波方法，包括如下步骤：获取原始图像I_L；使用DLSS深度学习超级采样技术由原始图像I_L生成轮廓模板；对轮廓模板进行差值得到初始插值图像I_I；基于原始图像I_L提取低频图像I_LL和高频图像I_LH；将原始图像I_L分为多个待匹配块；基于原始图像I_L分成的多个待匹配块生成多个高频信息块；将得到的高频信息块拼接成具有初始插值图像I_I尺寸的高频信息H；将高频信息H叠加到初始插值图像I_I上合成具有原始图像I_L纹理特征的超分辨率图像I_H；对超分辨率图像I_H进行滤波得到目标图像。本发明将DLSS深度学习超级采样技术与数学形态学相结合，从而有效提高了采用数学形态学进行图像处理时的细节处理精准度，缩短了处理耗时。

著录项

公开/公告号CN110009589B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-24

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN201910289834.1
发明设计人甘平;陆鹏;张晓松;周鑫;刘闻通;
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申请日2019-04-11
分类号G06T5/00(20060101);
代理机构50212 重庆博凯知识产权代理有限公司;
代理人胡逸然
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
入库时间 2022-08-23 11:22:49

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