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公开(公告)号：CN115311144A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210969698.2
申请日：2022-08-12
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06V10/77 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于小波域的标准流超分辨率重建方法。本发明首先将图像数据集预处理，划分训练集、验证集以及测试集；其次构建标准流模型网络用于学习复杂分布与简单分布之间的映射关系；并在标准流模型中加入小波变换，将需要学习的信息分布转换至小波域中；然后通过替换正态分布为T‑分布，以及通过QR分解原理构建QR层，并在标准流模型前加入精炼层，进一步细化编码器提供的条件特征；最后利用训练集去训练基于小波域的标准流超分辨率模型，再将测试集低分辨率图像输入至训练过的模型中，得到重建的超分辨率图像。本发明可以有效改善重建超分辨率图的质量，也使得标准流模型更加稳定，并且具有较好的泛化性能。
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