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申请/专利权人：华侨大学
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229531A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06N3/0455;G06N3/0464;G06T3/4046;G06V10/44
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局部增强Transformer的图像超分辨率方法及系统，涉及图像超分辨技术领域，方法包括以下步骤：构建基于局部增强Transformer的图像超分辨率网络；输入低分辨率图像，图像超分辨率网络根据低分辨率图像重建对应的高分辨率图像；其中，所述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，浅层特征提取模块利用卷积层提取浅层特征，深层特征提取模块利用多个局部增强自注意力单元提取深层特征，每个局部增强自注意力单元包括多个Transformer层和一个3×3卷积组成，图像重建模块采用卷积实现重建。本发明利用局部增强Transformer来提取丰富的全局与局部特征，从而使网络兼顾图像的全局与局部细节。
主权项：1.一种基于局部增强Transformer的图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于局部增强Transformer的图像超分辨率网络；输入低分辨率图像，图像超分辨率网络根据低分辨率图像重建对应的高分辨率图像；其中，所述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，输入图像超分辨率网络的低分辨率图像输入到浅层特征提取模块，浅层特征提取模块的输出为深层特征提取模块的输入，深层特征提取模块的输出为图像重建模块的输入，图像重建模块的输出为对应的高分辨率图像；其中，浅层特征提取模块利用卷积层提取浅层特征，深层特征提取模块利用多个局部增强自注意力单元提取深层特征，每个局部增强自注意力单元包括多个Transformer层和一个3×3卷积组成，图像重建模块采用卷积实现重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于局部增强Transformer的图像超分辨率方法及系统
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