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公开(公告)号：CN115063292A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210589659.X
申请日：2022-05-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SRCNN补充模块的超分辨率重建方法，属于计算机视觉技术领域，方法包括：对数据集进行预处理，通过双三次线性插值的方法获取低分辨率图像；将低分辨率图像和对应原始的高分辨率图像进行分块处理；将分块处理后的图像块取其亮度通道作为重建模型输入数据；构建重建模型，初始化模型参数，确定均方差误差作为损失函数；输入训练集中的低分辨率图像得到重建图像，利用Adam优化器更新模型参数，经过迭代计算获得训练好的重建模型；将低分辨率图像输入到训练好的重建模型中获得高分辨率图像。本发明能够将置0的信息补充到模型中去，能够提高模型的性能，经过三层卷积操作后能够得到重建后的高分辨图像。
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