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申请/专利权人：浙江万里学院
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297806A
主分类号：G06T3/4076
分类号：G06T3/4076;G06V30/18;G06V30/19;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种场景文本图像超分辨率方法，特点是获取原始的低分辨率文本图像并输入至预处理模块中，得到初始细化图形、结构先验和语义先验；将初始细化图形、结构先验和语义先验输入至多尺度先验学习模块中进行特征提取，得到多尺度结构特征和多尺度语义特征；将多尺度结构特征和多尺度语义特征输入至先验融合模块中进行融合，得到超分辨率图像；优点是通过结构和语义先验特征与初始细化图像的多尺度交互增强，使得先验特征充分学习原始图像特征信息，提升了场景文本图像超分辨重建能力，从而提高了识别精度。
主权项：1.一种场景文本图像超分辨率方法，包括以下步骤：步骤①获取原始的低分辨率文本图像；步骤②将原始的低分辨率文本图像输入至预训练的场景文本图像超分辨率网络MSPIE中，输出超分辨率图像；其特征在于，所述的预训练的场景文本图像超分辨率网络MSPIE由预处理模块PM、多尺度先验学习模块MSPLM和先验融合模块PFFM组成；所述的步骤②的具体操作过程如下：步骤②-1将原始的低分辨率文本图像输入至预处理模块PM中，使用预训练的文本注意力网络对原始的低分辨率文本图像进行初步细化，得到初始细化图形，对初始细化图形分别进行二值化处理和识别渲染处理得到结构先验和语义先验；步骤②-2将初始细化图形、结构先验和语义先验输入至多尺度先验学习模块MSPLM中进行特征提取，得到多尺度结构特征和多尺度语义特征；步骤②-3将多尺度结构特征和多尺度语义特征输入至先验融合模块PFFM中进行融合，得到超分辨率图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江万里学院 一种场景文本图像超分辨率方法
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