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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种提升图像超分辨率的方法，属于图像超分辨率领域，包括：选取合适的图像数据集；按合适比例对数据集进行划分；对浅层特征提取模块进行改进；对深层特征提取模块进行相应的改进，采用多尺度特征提取模块对特征图进行特征提取，增强网络的特征提取能力；采用改进的高效通道注意力网络用于计算特征图各个通道的重要性，提升算法的特征表达能力；采用多层次特征融合机制来加强网络对中间层特征信息的利用，增强算法的重建能力；设置训练相关参数，训练模型，保存权重；加载验证集损失函数最小的训练权重，测试模型重建性能。本发明能够更好的提高重建图像的质量，获得更加真实的超分辨率图像。
主权项：1.一种提升图像超分辨率的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、选取合适的图像数据集；按合适比例对数据集进行划分，划分为训练集、验证集和测试集；S2、对浅层特征提取模块进行改进，将原有的9×9的卷积层替换为两个5×5的卷积层，得到改进后的SRGAN；S3、对深层特征提取模块进行相应的改进，采用多尺度特征提取模块对特征图进行特征提取，增强网络的特征提取能力；采用改进的高效通道注意力网络用于计算特征图各个通道的重要性，提升算法的特征表达能力；采用多层次特征融合机制来加强网络对中间层特征信息的利用，增强算法的重建能力；S4、设置训练相关参数，训练模型，保存权重；S5、加载验证集损失函数最小的训练权重，测试模型重建性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种提升图像超分辨率的方法
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