一种基于神经网络的通用图像复原方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010406323.6
IPC分类号：G06T5/00;G06K9/62
申请日期：
2020-05-14
申请人：
北京理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的通用图像复原方法
申请号	CN202010406323.6	申请日期	2020-05-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-25	公开/公告号	CN112132757A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? 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〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	北京理工大学	申请人地址	北京市海淀区中关村南大街5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京理工大学	当前权利人	北京理工大学
发明人	侯舒娟;朱文萍;李海;张钦;宋政育;武毅
代理机构	北京理工大学专利中心	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的通用图像复原方法，该方法不需要失真类型的先验信息，自动判别失真类型(噪声、低分辨率以及缺失等)和失真程度，然后进行相应的复原处理，适用于存在未知混合失真图像的复原；本发明依据失真检测模块识别出图像待处理的失真类型及其失真程度，克服了现有方法假定失真情况已知的缺点；本发明的通用图像复原网络可以处理多种失真类型，本发明的通用图像复原网络具有可扩展性，且随着技术的发展，针对各类失真的复原子模块可更新，现有的几种针对混合失真的网络，有的是可扩展性差，有的是性能差，且这些方法都假定失真类型和失真程度已知。

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！

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