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发明公开
一种面向图像超分辨率的模型驱动的轻量级深度递归网络审中-实审

公开(公告)号：CN117274044A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310148700.4

申请日：2023-02-22

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 赵建伟 , 王文杰 , 张大宝 , 周正华 , 叶敏超

IPC: G06T3/40 , G06N3/08 , G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种面向图像超分辨率的l2,1模型驱动的轻量级深度递归网络，包括：图像采集模块，用于获取结构噪声的单幅图像；图像处理模块，用于对单幅图像进行栅格处理，并通过卷神经网络模型获得图像特征信息；分析模块，用于对图像特征信息进行优化，实现图像的超分辨率重建；分析模块的分析步骤包括：首先提出l2,1重建优化模型；采用乘法器交替方向法(ADMM)将l2,1优化问题分解为x‑子问题和d‑子问题；采用优化算法(MM)和半二次优化策略求解上述两个子问题；最后根据获得的最优迭代解，设计面向图像超分辨率的高效轻量级深度递归网络。

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