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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明实施例提供了一种超分辨率图像复原模型构建方法及系统，其中，方法包括：获取图像数据集，将数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；基于预设学习策略对预置高频特征提取器、transformer残差块与图像重组模块进行链接，以构建超分辨率图像复原模型；通过训练集对超分辨率图像复原模型进行训练拟合，获取训练好的超分辨率图像复原模型，基于测试集对训练好的超分辨率图像复原模型进行测试，获得符合要求的超分辨率图像复原模型。本申请通过高频特征提取器提取图像的高频信息，然后使用多维度自注意力机制交互的Transformer进行深层学习，将学习到的信息作为超分辨率图像的像素补充，从而使得超分辨图像更清晰，细节纹理更加丰富和准确，复原效果更好。
主权项：1.一种超分辨率图像复原模型构建方法，其特征在于，包括：获取图像数据集，并将所述数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；基于预设学习策略对预置高频特征提取器、transformer残差块与图像重组模块进行链接，以构建超分辨率图像复原模型；通过所述训练集对所述超分辨率图像复原模型进行训练拟合，获取训练好的超分辨率图像复原模型，并基于所述测试集对所述训练好的超分辨率图像复原模型进行测试，获得符合要求的超分辨率图像复原模型；其中，所述预设学习策略，具体包括：获取所述训练集内各图像的浅层信息，并使用高频特征提取器对所述浅层信息进行高频特征提取获取高频信息；将所述高频信息通过预设个数的transformer残差块进行深层次特征提取，并将深层次提取的特征图经过图像重组模块后获取复原图像进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 超分辨率图像复原模型构建方法及系统
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