公开(公告)号：CN117557451B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202311504166.2

申请日：2023-11-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 郑虹 ,  闫志强 ,  衡华宾 ,  黄祖沛 ,  王代君

IPC: G06T3/4053 ,  G06T5/50 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种基于参考图像超分辨率的多对应匹配模型及重建方法，属于深度学习图像处理技术领域，包括包括特征提取模块、多对应匹配特征提取模块和多对应匹配特征融合模块；还公开了一种基于参考图像超分辨率的多对应匹配模型重建方法。本发明采用上述一种基于图像超分辨率的多对应匹配模型及其重建方法，将低分辨率图像输入到带参考图的超分辨率的多对应匹配模型，低分辨率图像中的块/像素在参考图像中找到多个相似的对应，充分利用参考图像的纹理细节信息，恢复图像的细节，得到高质量的高分辨率图像。

公开(公告)号：CN117557451A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311504166.2

申请日：2023-11-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 郑虹 ,  闫志强 ,  衡华宾 ,  黄祖沛 ,  王代君

IPC: G06T3/4053 ,  G06T5/50 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种基于参考图像超分辨率的多对应匹配模型及重建方法，属于深度学习图像处理技术领域，包括包括特征提取模块、多对应匹配特征提取模块和多对应匹配特征融合模块；还公开了一种基于参考图像超分辨率的多对应匹配模型重建方法。本发明采用上述一种基于图像超分辨率的多对应匹配模型及其重建方法，将低分辨率图像输入到带参考图的超分辨率的多对应匹配模型，低分辨率图像中的块/像素在参考图像中找到多个相似的对应，充分利用参考图像的纹理细节信息，恢复图像的细节，得到高质量的高分辨率图像。