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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于真实世界双焦距图像的超分辨率自监督学习系统，属于图像复原技术领域。本发明针对使用仿真数据训练的基于参考的图像超分辨率方法在真实场景中不适用的问题。包括：图像退化模块，用于根据低分辨率图像对高分辨率目标图像进行退化处理，获得伪低分辨率图像；低分辨率图像对齐模块，通过偏移估计器估计低分辨率图像与伪低分辨率图像之间的偏移量；根据所述偏移量获得变形后低分辨率图像；参考图像对齐模块，计算参考图像与伪低分辨率图像之间的相似度对参考图像进行变形，获得变形后参考图像；复原模块，用于根据参考图像对变形后低分辨率图像和变形后参考图像进行处理，获得最终的超分辨率图像。本发明用于低分辨率图像的超分辨率。
主权项：1.一种基于真实世界双焦距图像的超分辨率自监督学习系统，其特征在于包括图像超分辨率网络和损失函数计算模块；所述图像超分辨率网络包括，图像退化模块100，用于根据低分辨率图像sc对高分辨率目标图像t进行退化处理，获得伪低分辨率图像并且伪低分辨率图像与高分辨率目标图像t对齐；低分辨率图像对齐模块200，通过偏移估计器估计低分辨率图像sc与伪低分辨率图像之间的偏移量；根据所述偏移量对低分辨率图像sc进行变形，使低分辨率图像sc向伪低分辨率图像对齐，获得变形后低分辨率图像；参考图像对齐模块300，计算参考图像tc与伪低分辨率图像之间的相似度，根据所述相似度对参考图像tc进行变形，使参考图像tc向伪低分辨率图像对齐，获得变形后参考图像；复原模块400，用于根据参考图像tc对变形后低分辨率图像和变形后参考图像进行处理，获得最终的超分辨率图像；所述最终的超分辨率图像作为图像超分辨率网络的输出；损失函数计算模块，用于根据最终的超分辨率图像和高分辨率目标图像t计算获得损失函数；通过损失函数对图像超分辨率网络中图像退化模块100的参数进行学习；将采集的长焦图像作为高分辨率目标图像t，采集获得与长焦图像中心相对应的短焦图像，裁剪短焦图像的中心区域作为低分辨率图像sc，相对应裁剪的长焦图像的中心区域作为参考图像tc。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于真实世界双焦距图像的超分辨率自监督学习系统
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