[發(fā)明專利]一種圖像超分辨率重構(gòu)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811587560.6
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109727195B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳欽章;李俊
• 申請（專利權(quán)）人: 四川康吉笙科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40
• 代理公司: 成都東唐智宏專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51261
• 代理人: 羅言剛

1.一種圖像超分辨率重構(gòu)方法，其特征在于,包括如下步驟:

制作學(xué)習(xí)樣本集:將大量像素大小相同的高分辨率原圖A₁,?A₂,…A_M分別經(jīng)N次平滑，生成不同模糊程度的原尺寸圖像{(?A₁₀?A₁₁?A₁₂?…?A_1N),?(A₂₀?A₂₁?A₂₂?…?A_2N)…(A_M0?A_M1?A_M2…?A_MN)}，下標(biāo)0,1,2…N表示平滑操作的次數(shù)，數(shù)值越大，圖像越模糊，下標(biāo)為0的對應(yīng)為原圖;下標(biāo)1,2,…M表示不同的高分辨率原圖，M為樣本集的圖片數(shù)量;

每張原圖生成的不同模糊度圖像(?A₁₀?A₁₁?A₁₂?…?A_1N),?(A₂₀?A₂₁?A₂₂?…?A_2N)…(A_M0A_M1?A_M2?…?A_MN)組成各個原始圖像的標(biāo)簽圖像組，同時,將原圖縮小像素尺寸后形成的低分辨率圖B_i(i=1,2,…M)與對應(yīng)標(biāo)簽圖像組構(gòu)成一個訓(xùn)練樣本；

學(xué)習(xí)訓(xùn)練:?采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幀模型作為循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊,構(gòu)造包括N+1個循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式的超分辨率映射模型,?順序連接的各個循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出與原圖分辨率相同但模糊程度不同的圖像;

以低分辨率圖片B₁,?B₂…B_M分別進行單次訓(xùn)練;

訓(xùn)練中,將單幅最低分辨率圖片輸入超分辨率映射模型中的每一個循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊進行單次訓(xùn)練,?訓(xùn)練過程中每一循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出與原圖尺寸相同,模糊程度從高到低的圖像，并依次與對應(yīng)標(biāo)簽圖像組A_iN,?A_iN-1…A_i1比較計算誤差；

調(diào)整循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊的參數(shù)使誤差最小;

更換低分辨率圖片B₁,?B₂…B_M反復(fù)進行上述單次訓(xùn)練;

多次進行單次訓(xùn)練中,對循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模塊的參數(shù)調(diào)整原則為:使已經(jīng)進行的所有單次訓(xùn)練的誤差和最小;

重構(gòu):將需要重構(gòu)的低分辨率圖片輸入完成訓(xùn)練的超分辨率映射模型,得到高分辨率圖片。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像超分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，所述制作學(xué)習(xí)樣本集的過程中,?采用不同次數(shù)的高斯平滑來獲得不同模糊程度的原尺寸圖像。