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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195905A
主分类号：G06T3/4076
分类号：G06T3/4076;G06T5/60;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提出一种基于状态空间模型的图像复原方法，该方法将残差状态空间模块作为核心构建模块，包含2维视觉状态空间模型和动态卷积结构。其中视觉状态空间模块将状态空间模型适配于图像的空间建模，依赖于2D选择扫描模块，通过多个方向的特征扫描捕获2D空间依赖性。此外，本发明还提出基于动态卷积的局部增强前向网络，进一步改善局部‑全局特征建模。MambaSR的整体架构包括浅层特征提取，深层特征提取以及最终的高质量图像重建。该方法在多个图像超分辨率准测试中超越了现有卷积神经网络和Transformer等主流方法，同时具有全局感受野和线性计算复杂度。实验结果证明了状态空间模型如Mamba在底层视觉任务中的潜力。
主权项：1.一种基于状态空间模型的图像复原方法，其特征在于，所述方法包括三个阶段：浅层特征提取，基于堆叠RSSB的深层特征提取和图像重建；所述浅层特征提取用于从输入图像中提取低层次的图像特征，并映射到潜在特征空间；所述基于堆叠RSSB的深层特征提取用于提取更高层次、更紧凑的特征表示；其用于捕获纹理和结构信息；所述图像重建用于生成高分辨率图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于状态空间模型的图像复原方法
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