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申请/专利权人:西安交通大学
摘要:本发明基于卷积和Transformer混合架构的图像超分辨率重建方法及系统,该方法包括:对单幅图像超分辨率重建训练数据集中的原始数据进行预处理,生成低分辨率图像和高分辨率图像配对的训练数据;构建基于卷积和Transformer混合架构的图像超分辨率重建网络,将预处理后的训练数据输入图像超分辨率重建网络,并使用L1损失函数和ADAM优化器进行训练,获得训练好的超分辨率重建网络模型;将待重建的图像输入训练好的超分辨率重建网络模型,生成对应的高分辨率图像。该系统包括数据预处理模块、模型训练模块和图像重建模块。本发明可以同时利用卷积神经网络和Transformer的优势,以获得局部和全局信息的同时有效降低模型复杂度和延迟,提高超分辨率重建图像的质量。
主权项:1.基于卷积和Transformer混合架构的图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括:对单幅图像超分辨率重建训练数据集中的原始数据进行预处理,生成低分辨率图像和高分辨率图像配对的训练数据;构建基于卷积和Transformer混合架构的图像超分辨率重建网络,将预处理后的训练数据输入图像超分辨率重建网络,并使用L1损失函数和ADAM优化器进行训练,获得训练好的超分辨率重建网络模型;将待重建的图像输入训练好的超分辨率重建网络模型,生成对应的高分辨率图像。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 西安交通大学 基于卷积和Transformer混合架构的图像超分辨率重建方法及系统
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