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公开(公告)号：CN116245736B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310527057.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法，其中，正交位置编码表示方法包括以下步骤：S1将待渲染的目标超分辨率图像切割成多个超分辨率图像块；S2确定所述超分辨率图像块在相对坐标域中所对应的连续二元函数以及正交位置编码，正交位置编码为：利用傅里叶基分别对所述超分辨率图像块横向和纵向维度的坐标信息进行位置编码，之后将各个维度的位置编码一一相乘，得到一个综合的位置编码向量。本发明解决在任意尺度图像超分辨率中上采样模块的对称性问题：基于隐式神经表示的上采样模块需要通过数据增强来学习图像中的对称性，能够将图像中的对称性先验自然地引入，减小了神经网络训练的难度。
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公开(公告)号：CN116245736A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310527057.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法，其中，正交位置编码表示方法包括以下步骤：S1将待渲染的目标超分辨率图像切割成多个超分辨率图像块；S2确定所述超分辨率图像块在相对坐标域中所对应的连续二元函数以及正交位置编码，正交位置编码为：利用傅里叶基分别对所述超分辨率图像块横向和纵向维度的坐标信息进行位置编码，之后将各个维度的位置编码一一相乘，得到一个综合的位置编码向量。本发明解决在任意尺度图像超分辨率中上采样模块的对称性问题：基于隐式神经表示的上采样模块需要通过数据增强来学习图像中的对称性，能够将图像中的对称性先验自然地引入，减小了神经网络训练的难度。
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