[發(fā)明專利]一種基于擴(kuò)散模型的單幀圖像超分辨處理方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110474006.2 | 申請(qǐng)日: | 2021-04-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113177882B | 公開(公告)日: | 2022-08-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李奇;李昊穎;常猛;王靜;陳躍庭;馮華君;徐之海 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 浙江大學(xué);北京環(huán)境特性研究所 |
| 主分類號(hào): | G06T3/40 | 分類號(hào): | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 林超 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國(guó)省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 擴(kuò)散 模型 圖像 分辨 處理 方法 | ||
1.一種基于擴(kuò)散模型的單幀圖像超分辨處理方法,其特征在于:該方法包括以下步驟:
1)建立超分辨擴(kuò)散模型的擴(kuò)散過程和條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ;
2)將高低分辨圖像數(shù)據(jù)集輸入到超分辨擴(kuò)散模型的條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ,其中IH為高分辨圖像,IL為其對(duì)應(yīng)的低分辨圖像,k表示高低分辨圖像對(duì)的序號(hào),K為高低分辨圖像數(shù)據(jù)集P中高低分辨圖像對(duì)的總數(shù);利用超分辨擴(kuò)散模型的擴(kuò)散過程對(duì)條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ進(jìn)行訓(xùn)練,獲得預(yù)訓(xùn)練后的條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ;
3)待處理的低分辨圖像輸入到超分辨擴(kuò)散模型的逆過程中,獲得殘差預(yù)測(cè)圖像
4)殘差預(yù)測(cè)圖像與經(jīng)過上采樣操作的低分辨圖像up(IL)相加,得到預(yù)測(cè)的超分辨圖像,其中up()為上采樣操作,IL為原始待處理的低分辨圖像;
所述的條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ主要由低分編碼器和噪聲預(yù)測(cè)器組成:
(1)低分辨圖像IL輸入到低分編碼器,經(jīng)過編碼獲得低分辨圖像信息Ie;
(2)噪聲預(yù)測(cè)器主要由一個(gè)第一卷積模塊、連續(xù)的四個(gè)收縮路徑、一個(gè)中心模塊、連續(xù)的四個(gè)擴(kuò)張路徑、一個(gè)第二卷積模塊依次連接構(gòu)成;
每個(gè)收縮路徑主要由連續(xù)的兩個(gè)殘差模塊和一個(gè)下采樣層依次連接組成;中心模塊由連續(xù)的兩個(gè)殘差模塊組成;每個(gè)擴(kuò)張路徑主要由連續(xù)的兩個(gè)殘差模塊和一個(gè)上采樣層依次連接組成,每個(gè)殘差模塊主要由連續(xù)的兩個(gè)卷積模塊組成,殘差模塊中第一個(gè)卷積模塊的輸出和當(dāng)前第t步擴(kuò)散步的時(shí)間特征矩陣te相加后再輸入到第二個(gè)卷積模塊中,殘差模塊的輸入經(jīng)連續(xù)兩個(gè)卷積模塊處理后的結(jié)果再與自身進(jìn)行相加后輸出作為殘差模塊的輸出;收縮路徑、擴(kuò)張路徑、中心模塊的殘差模塊中的卷積模塊以及第一卷積模塊、第二卷積模塊結(jié)構(gòu)均相同,均由一個(gè)二維卷積層和Mish激活層依次連接組成;
條件噪聲預(yù)測(cè)器εθ的輸入為殘差預(yù)測(cè)圖像殘差預(yù)測(cè)圖像首先進(jìn)入第一卷積模塊,第一卷積模塊的輸出和低分編碼器輸出的低分辨圖像信息Ie進(jìn)行相加后再輸入到第一個(gè)收縮路徑中,第一個(gè)收縮路徑的輸出和第三個(gè)擴(kuò)張路徑的輸出相加后再輸入到第四個(gè)擴(kuò)張路徑,第二個(gè)收縮路徑的輸出和第二個(gè)擴(kuò)張路徑的輸出相加后再輸入到第三個(gè)擴(kuò)張路徑,第三個(gè)收縮路徑的輸出和第一個(gè)擴(kuò)張路徑的輸出相加后再輸入到第二個(gè)擴(kuò)張路徑,第四個(gè)收縮路徑的輸出和中心模塊的輸出相加后再輸入到第一個(gè)擴(kuò)張路徑;條件噪聲預(yù)測(cè)器的輸出為預(yù)測(cè)的每一步擴(kuò)散步添加的噪聲
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于擴(kuò)散模型的單幀圖像超分辨處理方法,其特征在于:所述的超分辨擴(kuò)散模型的擴(kuò)散過程為:將經(jīng)過上采樣操作的低分辨圖像up(IL)與高分辨圖像IH之間的殘差圖I0作為輸入,殘差圖I0經(jīng)過連續(xù)依次進(jìn)行的T步擴(kuò)散步被添加高斯噪聲,T=1,2,3…,各擴(kuò)散步添加不同的高斯噪聲,輸出含有噪聲的殘差圖It,t=1,2,…,T,經(jīng)T步擴(kuò)散步后,殘差圖I0變?yōu)樵肼晥D像IT。
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