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公开(公告)号：CN112967185A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110190379.7
申请日：2021-02-18
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种基于频率域损失函数的图像超分辨率算法。该算法在超分辨率算法常用的损失函数上加以改进，在损失函数中加入真值图和预测图的频率域信息，使得算法在学习过程中能够更加关注预测图和真值图之间的高频信息差异，从而获得复原效果更好的高分辨率图片。本算法包括：获取超分辨率训练数据集；搭建超分辨率卷积神经网络，包括特征提取、特征学习、特征重建三个模块；利用提出的基于频率的损失函数训练网络，通过梯度反向传播算法更新网络的参数；网络训练好后，输入低分辨率图片即可对其进行超分辨率重建。本发明算法能够更好的恢复出图片中的高频细节，并且可以方便地应用于其他超分辨率网络。
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