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公开(公告)号：CN108537733A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810325131.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多路径深度卷积神经网络的超分辨率重建方法，包括如下步骤：获得总训练集、总训练集图像预处理、测试集准备和用卷积神经网络的卷积层实现图像重建；本发明提出的多路径卷积神经网络结构，在原有的单路径神经网络基础上增加了多条支路，能够对不同尺度的图像特征用不同数量的卷积核处理，不增加总体参数量的同时在重建质量和视觉效果上较原先的方法均有提升。
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公开(公告)号：CN105931191A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201510964588.7
申请日：2015-12-21
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20016
Abstract: 本发明公开了基于凹凸混合正则先验的图像盲去卷积方法，该方法是一种针对相机摄像头的散焦、抖动等原因造成的图像模糊进行去卷积的方法。主要分三步执行，即：输入降质的模糊图像，求解图像的凹凸混合广义全变差最小化泛函，迭代估计中间清晰图像。利用给定的模糊核尺寸以及上述清晰图像的梯度信息，求解模糊核的凹凸混合弹性网正则化最小化泛函，迭代估计中间模糊核。利用上述两步骤交替迭代结束后的最终模糊核以及倒基尼系数稀疏正则的图像非盲去卷积方法，迭代估计最终去卷积图像。
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公开(公告)号：CN108537733B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201810325131.5
申请日：2018-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多路径深度卷积神经网络的超分辨率重建方法，包括如下步骤：获得总训练集、总训练集图像预处理、测试集准备和用卷积神经网络的卷积层实现图像重建；本发明提出的多路径卷积神经网络结构，在原有的单路径神经网络基础上增加了多条支路，能够对不同尺度的图像特征用不同数量的卷积核处理，不增加总体参数量的同时在重建质量和视觉效果上较原先的方法均有提升。
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公开(公告)号：CN105931191B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201510964588.7
申请日：2015-12-21
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于凹凸混合正则先验的图像盲去卷积方法，该方法是一种针对相机摄像头的散焦、抖动等原因造成的图像模糊进行去卷积的方法。主要分三步执行，即：输入降质的模糊图像，求解图像的凹凸混合广义全变差最小化泛函，迭代估计中间清晰图像。利用给定的模糊核尺寸以及上述清晰图像的梯度信息，求解模糊核的凹凸混合弹性网正则化最小化泛函，迭代估计中间模糊核。利用上述两步骤交替迭代结束后的最终模糊核以及倒基尼系数稀疏正则的图像非盲去卷积方法，迭代估计最终去卷积图像。
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