一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110501540.8
IPC分类号：G06T3/40
申请日期：
2021-05-08
申请人：
杭州电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法
申请号	CN202110501540.8	申请日期	2021-05-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-14	公开/公告号	CN113393376A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T3/40 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T3/00 在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像〔6〕 G06T3/40 整个或部分图形的定标〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;3;/;4;0查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	孙浩;高恒洋;岳晨曦
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	杨舟涛

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法，本发明通过借鉴浅层卷积网络的方法优势，从硬件实现上对经典的FSRCNN网络模型进行优化，提出了轻量级的超分辨率浅层卷积神经网络Tiny‑FSRCNN，并且根据此方法设计了一种基于深度学习的轻量级超分辨率图像重建方法，通过硬件电路加速方法的计算，使得小型终端提高了图像重建速度，同时也保证了重建图像的质量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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