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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及图像处理领域，提出了一种双路Transformer图像超分辨率方法及系统，设计了一种双路Transformer网络，通过深度特征提取模块进行纹理细节信息的强化，其中双路特征融合子模块采用了两条Transformer分支支路来探索空间域的长程依赖，再将上下两个分支支路的输出特征进行融合，不仅实现了两个分支支路上的信息交互，增强了纹理细节信息的获取，而且还可以压缩通道，减少网络的参数量，全局特征融合子模块融合来自不同层级的特征信息以获取深层特征以有效结合了Transformer网络和卷积神经网络的优势，本发明提高了图像超分辨率对图像纹理细节的重建质量。
主权项：1.一种双路Transformer图像超分辨率方法，其特征在于，包括：获取待处理的低分辨率图像并进行预处理，将预处理后的低分辨率图像输入双路Transformer网络；浅层特征提取模块获取所述低分辨率图像的浅层特征，以输入到深层特征提取模块；深层特征提取模块根据所述浅层特征获取深层特征，所述深层特征提取模块包括双路特征融合子模块和全局特征融合子模块，将所述深层特征输入到重建模块；所述深层特征提取模块根据所述浅层特征获取深层特征的步骤，具体包括：低分辨率图像进行预处理后，输入浅层特征提取模块，以提取所述低分辨率图像的浅层特征，所述浅层特征提取模块包括3×3卷积层，提取所述浅层特征的算法如下： ，其中，表示浅层特征，表示浅层特征提取操作，表示低分辨率图像；将所述浅层特征输入深层特征提取模块，所述深层特征提取模块根据浅层特征获取深层特征，所述深层特征提取模块包括双路特征融合子模块和全局特征融合子模块；所述双路特征融合子模块进行双路特征提取并融合；所述全局特征融合子模块根据融合后的所述双路特征获取深层特征；所述根据浅层特征获取深层特征的算法如下： ，其中，表示深层特征，表示深层特征提取操作；重建模块根据所述深层特征重建生成高分辨率图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 双路Transformer图像超分辨率方法及系统
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