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公开(公告)号：CN115293964A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210654312.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可泛化退化表征的超分重建训练数据生成方法。本发明提供的基于可泛化退化表征的超分重建训练数据生成方法，为含有不同退化特性的无标签真实低分辨率学习退化表征，并使用该退化表征作为条件信息输入到退化网络中以生成多种退化特性更加一致的低分图像，从而能够利用退化特性一致的低分图像‑高分图像作为数据对训练超分网络，得到更好的图像超分重建效果。
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