[發明專利]基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法

在審

• 申請號: 201910571747.5
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN112150356A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 何小海;王新歡;李興龍;任超;熊淑華;王正勇
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一：對于輸入的低分辨率壓縮圖像，構建一種基于寬激活殘差塊的去壓縮效應網絡，用于去除壓縮噪聲，得到去噪后的低分辨率圖像；

步驟二：利用訓練圖像集，訓練步驟一中構建的去壓縮效應網絡；

步驟三：對于去噪后的低分辨率圖像，構建一種基于寬激活殘差塊的超分辨率重建網絡，以提升圖像分辨率，得到最終高分辨率圖像；

步驟四：利用訓練圖像數據集，訓練步驟三中構建的超分辨率重建網絡；

步驟五：在圖像重建階段，將低分辨率壓縮圖像作為輸入，利用步驟二中訓練出的網絡來重建出低分辨率圖像，再將得到的圖像作為輸入，利用步驟四中訓練出的網絡來重建出最終的高分辨率圖像。

2.根據權利要求1所述的基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法，其特征在于步驟一所述的去壓縮效應網絡，該網絡通過設定固定卷積層實現圖像的重疊取塊，這種重疊取塊的方式一方面增加了網絡的感受野，使得網絡的預測輸出能夠利用更多的輸入圖像信息；另一方面，這種操作在一定程度上對待重建像素進行了多次重建，在提高了網絡魯棒性的同時，能有效地消除塊效應。

3.根據權利要求1所述的基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法，其特征在于步驟一所述的去壓縮效應網絡和步驟三所述的超分辨率重建網絡，該網絡利用了寬激活殘差塊，對線性整流函數(Rectified Linear Unit,ReLU)激活前的特征進行通道擴充，對激活后的特征進行通道還原，將能在有效提升網絡預測性能的同時，不引入更多的網絡參數和計算量；在這種參數量和網絡計算復雜度不變的情況下，寬激活網絡能夠獲得更優的性能。

4.根據權利要求1所述的基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法，其特征在于步驟三所述的超分辨率重建網絡，該網絡的輸入是步驟一中去壓縮效應網絡的輸出，以實現了去壓縮效應網絡和超分辨率網絡的級聯，將低分辨率壓縮圖像的超分重建問題分割為去壓縮效應和超分辨率重建兩個子環節。

5.根據權利要求1所述的基于級聯框架的單幅壓縮圖像超分辨率重建方法，其特征在于步驟四所述的超分辨率重建網絡，在訓練該網絡時，使用經過步驟一中去壓縮效應網絡處理后的圖像和下采樣的低分辨率圖像作為訓練圖像對，通過這種方式訓練的超分辨率重建網絡更具有針對性，能夠有效地提升最終網絡的性能。