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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明公开了一种基于掩码重建范式的文本图像超分辨率方法及系统，涉及图像重建技术领域，将大尺寸的低分辨率文本图像等尺寸切分后输入到已训练完成的图像重建模型中，以输出低分辨率文本图像对应的超分辨率图像；图像重建模型的训练过程为：对大尺寸的低分辨率文本图像预处理得到字典，基于主干网络对未遮盖图像块集合中的图像块进行特征提取，得到未遮盖图像块特征；基于解码模块和字典对未遮盖图像块的特征和遮盖的图像块处理得到预测的遮盖图像块的像素块；基于超分辨率模块和字典对未遮盖图像块进行处理，得到每个未遮盖图像块的超分辨率图像块；该文本图像超分辨率方法及系统减少显存占用的算法，同时保持图像的高质量。

主权项：1.一种基于掩码重建范式的文本图像超分辨率方法，其特征在于，将大尺寸的低分辨率文本图像等尺寸切分后输入到已训练完成的图像重建模型中，以输出低分辨率文本图像对应的超分辨率图像；所述图像重建模型的训练过程如下：步骤一、获取大尺寸的低分辨率文本图像并切分成等尺寸的图像块以构成矩阵，对多个图像块随机按设定比例掩码，得到遮盖图像块；步骤二、对矩阵中的每个图像块赋予唯一编号，使用设定形状的滑动窗口对矩阵中的图像块进行滑动操作，得到多个窗口集合，每个窗口集合代表窗口内的图像块编码集合，分别判断每个窗口集合是否与遮盖图像块集合、未遮盖图像块集合存在交集，若是，则将交集区域保存在字典，表示索引，当，表示未遮盖图像块联通区域的字典，当，表示遮盖图像块的联通区域的字典，所述遮盖图像块集合为各个遮盖图像块组成的集合，所述未遮盖图像块集合为各个未遮盖图像块组成的集合；步骤三、基于主干网络对未遮盖图像块集合中的图像块进行特征提取，得到未遮盖图像块特征；步骤四、基于解码模块将遮盖图像块和未遮盖图像块特征按原始顺序组合后加上位置编码，然后基于自注意力机制处理并通过CNN层平滑得到预测的遮盖图像块的像素块集合，将像素块集合对应的特征根据字典组合得到第一组合区域，基于第一组合区域与低分辨率文本图像构建损失函数，以训练图像重建模型；步骤五、基于超分辨率模块将所有未遮盖图像块进行超分并通过CNN层平滑，以获得每个未遮盖图像块的超分辨率图像块，将超分辨率图像块对应的特征根据字典组合得到第二组合区域，基于第二组合区域与真实的高分辨率文本图像构建损失函数，以训练图像重建模型。

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权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于掩码重建范式的文本图像超分辨率方法及系统