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申请/专利权人：华侨大学
申请日：2024-05-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229532A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06N3/0455;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于复合Transformer的图像超分辨率方法及系统，涉及图像超分辨率领域，方法包括以下步骤：构建基于复合Transformer的图像超分辨率网络；利用基于复合Transformer的图像超分辨率网络实现对于低分辨率图像的超分辨率重建，输出对应的高分辨率图像；所述基于复合Transformer的图像超分辨率网络包括依次连接的浅层特征提取模块、深层特征提取模块和图像重建模块，其中，深层特征提取模块包括若干依次连接的残差组，每个残差组包括残差复合Transformer和整合Transformer，残差复合Transformer包括空间多头注意力和通道组注意力层，整合Transformer包括整合自注意力和卷积前馈网络。本发明通过残差复合Transformer在空间和通道维度上聚合特征；通过整合Transformer减少通道数量而不会丢失空间信息，重建高质量的高分辨率图像。
主权项：1.一种基于复合Transformer的图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于复合Transformer的图像超分辨率网络；利用基于复合Transformer的图像超分辨率网络实现对于低分辨率图像的超分辨率重建，输出对应的高分辨率图像；所述基于复合Transformer的图像超分辨率网络包括依次连接的浅层特征提取模块、深层特征提取模块和图像重建模块，浅层特征提取模块对输入的低分辨率图像进行处理获得浅层特征并输入到深层特征提取模块，深层特征提取模块对浅层特征进行处理获得深层特征并输入到图像重建模块，图像重建模块对深层特征进行上采样获得超分辨率图像；其中，深层特征提取模块包括若干依次连接的残差组，每个残差组包括残差复合Transformer和整合Transformer，残差复合Transformer包括空间多头注意力层和通道组注意力层，整合Transformer包括整合自注意力和卷积前馈网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于复合Transformer的图像超分辨率方法及系统
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