[發(fā)明專利]提高圖像分辨率的方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110884842.8
• 申請日: 2021-08-03
• 公開（公告）號: CN113658044A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王進;吳一鳴;何施茗;陳澤宇;王柳
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙理工大學(xué)
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙楚為知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43217
• 代理人: 李大為

1.一種提高圖像分辨率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取低分辨率圖像的特征信息并進行卷積操作得到淺層特征信息；

將所述淺層特征信息和反饋特征信息進行增強信息多重蒸餾模塊(EIMDB，EnhanceInformation Multi-Distillation Network Block)操作得到中層特征信息；

將所述中層特征信息進行信息多重蒸餾模塊(IMDB，Information Multi-Distillation Block)操作得到深層特征信息；

根據(jù)所述淺層特征信息、中層特征信息和所述深層特征信息得到所述反饋特征信息；

根據(jù)所述中層特征信息、深層特征信息和所述低分辨率圖像的特征信息得到低分辨率圖像重建后的超分辨率圖片信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的提高圖像分辨率的方法，其特征在于，所述信息多重蒸餾模塊(IMDB)操作的步驟，包括：

將接收到的第一初始圖像特征信息依次進行四次3×3卷積操作得到對應(yīng)的第一分處理目標(biāo)特征信息；

將各第一分處理目標(biāo)特征信息進行級聯(lián)操作得到處理后的第一目標(biāo)特征信息；

將所述處理后的第一目標(biāo)特征信息進行坐標(biāo)注意力(CA,Coordinate Attention)機制處理和1×1卷積，并與接收到的第一初始圖像特征信息進行相加得到一次信息多重蒸餾模塊(IMDB)操作后的輸出圖像特征信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的提高圖像分辨率的方法，其特征在于，所述增強信息多重蒸餾模塊(EIMDB)操作的步驟，包括：

將接收到的第二初始圖像特征信息依次進行四次殘影模塊(Ghost Module)操作得到第二分處理目標(biāo)特征信息；

將各第二分處理目標(biāo)特征信息進行級聯(lián)操作得到處理后的第二目標(biāo)特征信息；

將所述處理后的第二目標(biāo)特征信息進行坐標(biāo)注意力(CA,Coordinate Attention)機制處理和1×1卷積操作，并與接收到的第二初始圖像特征信息進行相加得到一次增強信息多重蒸餾模塊(EIMDB)操作后的輸出圖像特征信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求3中所述的提高圖像分辨率的方法，其特征在于，所述殘影模塊(GhostModule)操作的步驟，包括：

將接收的第三初始圖像特征信息進行1×1卷積操作得到卷積后的初始特征信息；

將所述初始特征信息進行3×3分組卷積操作得到分組特征信息；

將所述初始特征信息和分組特征信息進行級聯(lián)操作得到一次殘影模塊(GhostModule)操作后的輸出圖像特征信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的提高圖像分辨率的方法，其特征在于，所述獲取低分辨率圖像的特征信息并進行卷積操作得到淺層特征信息的步驟，包括：

將獲取的低分辨率圖像的特征信息采用3×3卷積和1×1卷積操作輸出淺層特征信息，所述操作公式如下：

F_L＝conv_1×1(ReLU((conv_3×3(ReLU(I_LR)))))；

其中，F(xiàn)_L表示淺層特征信息，conv_1×1和conv_3×3分別表示卷積核大小為1×1和3×3的卷積操作，I_LR表示輸入的低分辨率圖像的特征信息，ReLU()是激活函數(shù)；

所述將所述淺層特征信息和反饋特征信息進行增強信息多重蒸餾模塊(EIMDB)操作得到中層特征信息的步驟，包括：

將所述淺層特征信息、反饋特征信息采用N個EIMDB模塊來進行中層特征信息的提取，所述操作公式如下：

其中，F(xiàn)_M表示中層特征信息，F(xiàn)ⁱ_EIMDB表示中層特征提取里第i個EIMDB模塊的輸出信息(1i≤N),F_FB表示反饋特征信息。