基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法
本發(fā)明公開了一種基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法,適用于圖像處理領(lǐng)域,包括以下步驟:對數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪,將裁剪后原始低分辨率圖像輸入到預(yù)處理模塊中,進(jìn)行圖像歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,生成預(yù)處理后的低分辨率圖像;預(yù)處理后的低分辨率圖像組成失真圖像塊數(shù)據(jù)集,構(gòu)成訓(xùn)練集、驗證集和測試集;根據(jù)已有的失真圖像塊數(shù)據(jù)集,構(gòu)建一個基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法;將數(shù)據(jù)集輸入到構(gòu)建的多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中分提取語義特征,并用模型的上采樣模塊對特征圖進(jìn)行放大,生成超分辨率圖像。本方法引入多尺度大核卷積與雙殘差結(jié)構(gòu),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用視覺注意力機(jī)制,提取的特征更符合人類視覺感知特性,使圖像超分辨率圖像重建更加準(zhǔn)確。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12