| 专利号 | 2017102274480 | 申请日 | 2017-04-10 | 专利名称 | 一种基于小波变换和卷积神经网络的图像超分辨率重建方法 |
| 授权日 | 2024-01-02 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 任鹏;孙文健;王廷伟 |
| 主分类号 | G06T3/40 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于小波变换和卷积神经网络的图像超分辨率重建方法：在训练阶段，对训练数据集中的高分辨率图像Ih进行高斯滤波以及降采样处理生成低分辨率图像Il；对Ih做单尺度二维离散小波变换提取其低频分量FLL、水平低频垂直高频成分FLH、水平高频垂直低频成分FHL和对角方向高频分量FHH四个频率成分；将Il作为输入数据、Ih的四个频率成分分别作为标签，训练四个卷积神经网络模型。在超分辨率重建阶段，将低分辨率图像Il输入四个经训练得到的卷积神经网络模型中生成高分辨率图像的四个频率成分并对其作单尺度二维离散小波反变换生成高分辨率图像Ih。该方法从不同频率上对图像进行超分辨率重建，充分利用卷积神经网络的学习能力，显著增强超分辨率重建效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
