申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院;西北工业大学;研祥智慧物联科技有限公司

申请日：2023-07-31

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117094888B

主分类号：G06T3/4053

分类号：G06T3/4053;G06T3/4046;G06N3/0464;G06N3/0475

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：本申请提供了一种图像超分辨方法、图像超分辨装置、电子设备及存储介质，通过将低分辨率图像输入至图像超分辨网络，图像超分辨网络包括生成器和判别器，生成器包括第一动态残差块和第二动态残差块，第一动态残差块和第二动态残差块之间存在第一预设时序信息，通过第一动态残差块对低分辨率图像进行特征提取，得到第一图像特征，将第一图像特征和第一预设时序信息进行特征融合，得到第二图像特征，通过第二动态残差块对第二图像特征进行特征提取，生成粗略的高分辨率图像，通过判别器对该粗略的高分辨率图像进行图像判别，若图像判别通过，则将该粗略的高分辨率图像作为图像超分辨网络输出的高分辨率图像，能够提高生成高分辨率图像的图像质量。

主权项：1.一种图像超分辨方法，其特征在于，所述方法包括：获取低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至图像超分辨网络，所述图像超分辨网络包括生成器和判别器，所述生成器包括扩散模型，所述扩散模型包括第一动态残差块、第二动态残差块和第三动态残差块，所述第一动态残差块和所述第二动态残差块之间存在第一预设时序信息，第二动态残差块和第三动态残差块之间存在第二预设时序信息；所述第一动态残差块包括第一动态残差机制和下采样机制，所述第一预设时序信息和所述第二预设时序信息均为扩散模型正向扩散过程中加入噪声的时间，用于表示扩散模型训练过程中加噪声的先后顺序；所述第一预设时序信息用于指明当前迭代应当减去第一预设时序信息所表征时间的噪声，所述第二预设时序信息用于指明当前迭代应当减去第二预设时序信息所表征时间的噪声；所述第二动态残差块采用动态残差机制实现；所述第三动态残差块包括第二动态残差机制和上采样机制；通过所述第一动态残差块对所述低分辨率图像进行特征提取，得到第一图像特征，将所述第一图像特征和所述第一预设时序信息进行特征融合，得到第二图像特征，通过所述第二动态残差块对所述第二图像特征进行特征提取，得到第三图像特征，对所述第一图像特征、所述第三图像特征和所述第二预设时序信息进行特征融合，得到第四图像特征，通过所述第三动态残差块对所述第四图像特征进行特征提取，得到第五图像特征，对所述第五图像特征进行亚像素卷积处理，得到粗略的高分辨率图像；通过所述判别器对生成的所述粗略的高分辨率图像进行图像判别，若图像判别通过，则将生成的所述粗略的高分辨率图像作为所述图像超分辨网络输出的高分辨率图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学;研祥智慧物联科技有限公司 图像超分辨方法、图像超分辨装置、电子设备及存储介质

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