一种基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法与流程

文档序号:36647928发布日期:2024-01-06 23:31阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述像素级mae损失的表达式如下:

3.根据权利要求1所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述vgg损失通过使用预先训练好的vgg19网络提取高级特征,利用高级特征进行定义,vgg损失的表达式如下:

4.根据权利要求1所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述生成损失的表达式如下:

5.根据权利要求1所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述生成网络的损失函数表达式如下:

6.根据权利要求1所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述判别网络的损失函数表达式如下:

7.一种计算机设备,包括存储器、处理器,以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法的步骤。


技术总结
本发明公开了一种基于残差生成网络的图像超分辨率重建方法,包括:构建超分辨率重建网络模型,模型包括生成网络和判别网络,生成网络包括预处理层、核心残差网络以及上采样层,核心残差网络包括32个依次连接的残差块,判别网络包括10个卷积层;重新定义模型的损失函数并对模型进行训练,得到训练好的重建网络模型,根据训练好的重建网络模型重建出高分辨率图像。本发明解决了图像超分辨率重建领域中模型训练困难、模型精度有待提高、生成图像质量低的问题,同时实现图像感知质量和SSIM参数的均衡优化。

技术研发人员:于文学,周国祥,尤敏捷,操星,徐姣,平红
受保护的技术使用者:江苏征途技术股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1