公开(公告)号：CN110009590A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910291909.X

申请日：2019-04-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  康旗 ,  黄华

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的高质量彩色图像去马赛克方法，属于图像信号处理领域。本发明在彩色图像去马赛克过程中考虑不大幅增加计算量的情况下充分利用图像的自相似性与冗余信息，设计彩色图像去马赛克网络，用彩色图像去马赛克网络表示由马赛克图像到彩色图像的端到端的映射；制作用于训练所设计的彩色图像去马赛克网络的训练集；配置彩色图像去马赛克网络训练所需的参数；利用制作的训练集使用随机梯度下降法更新网络参数；使用训练得到网络模型直接重建任意分辨率的目标彩色图像，得到高质量的彩色图像。本发明具有重建效率高、重建彩色图像质量高的优点。本发明可用于所有基于拜尔彩色滤波器阵列的相机中完成图像去马赛克任务。

公开(公告)号：CN110009590B

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN201910291909.X

申请日：2019-04-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  康旗 ,  黄华

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的高质量彩色图像去马赛克方法，属于图像信号处理领域。本发明在彩色图像去马赛克过程中考虑不大幅增加计算量的情况下充分利用图像的自相似性与冗余信息，设计彩色图像去马赛克网络，用彩色图像去马赛克网络表示由马赛克图像到彩色图像的端到端的映射；制作用于训练所设计的彩色图像去马赛克网络的训练集；配置彩色图像去马赛克网络训练所需的参数；利用制作的训练集使用随机梯度下降法更新网络参数；使用训练得到网络模型直接重建任意分辨率的目标彩色图像，得到高质量的彩色图像。本发明具有重建效率高、重建彩色图像质量高的优点。本发明可用于所有基于拜尔彩色滤波器阵列的相机中完成图像去马赛克任务。