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公开(公告)号：CN116485646A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310400906.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/40 , G06T3/60 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于微注意力的轻量化图像超分辨率重建方法及装置，涉及计算机视觉领域，其中，重建方法包括：基于移动分组卷积、可变多头蓝图自注意力和蓝图前馈神经网络构建混合注意力Transformer模块；收集预设数量的高低分辨率图像对，将收集的图像剪裁至预设像素大小并进行旋转处理，作为训练图像；基于微注意力机制和混合注意力Transformer模块，构建轻量化图像超分辨网络；基于训练图像训练轻量化图像超分辨网络，并使用Adam优化器计算梯度和更新轻量化图像超分辨网络的参数；基于训练完成的轻量化图像超分辨网络，对待处理图像进行浅层特征和深层特征提取，并通过普通卷积和像素重组完成图像超分辨重建。有效地降低了模型复杂度，提高了图像处理效率。
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