一种图像超分辨率系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像超分辨率系统，该系统包括特征提取模块、细节预测模块和重构模块，其中：特征提取模块，用于对输入的待进行分辨率提升的目标图像进行特征提取，生成目标图像对应的特征图；细节预测模块，用于对输入的目标图像对应的特征图进行细节预测，获得目标图像丢失的细节图像；重构模块，用于将目标图像和细节图像进行叠加操作，重构目标图像对应的高分辨率图。应用本发明专利技术实施例所提供的技术方案，可以实现对多种不同情况的低分辨率图像进行超分辨率操作的目的，具有较好的恢复效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像超分辨率系统
本专利技术涉及计算机应用
，特别是涉及一种图像超分辨率系统。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展，图像超分辨率技术也得到了快速发展。图像超分辨率就是将低分辨率(LowResolution，LR)的图像通过一定的算法提升为高分辨率(HighResolution，HR)图像。高分辨率图像具有更高的像素密度，更多的细节信息，更细腻的画质。在实际应用过程中，基于制作工艺和工程成本的考虑，很多场合不适合采用高分辨率相机进行图像信号的采集。多数时候需要利用超分辨率技术将低分辨率图像提升为高分辨率图像。现阶段使用的卷积神经网络均由单一卷积核构成，实现图像超分辨率多为单一方式，仅能恢复一种情况的低分辨率图像，对于不同分辨率情况的图像则无法修复或者修复效果不佳。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种图像超分辨率系统，以实现对多种不同情况的低分辨图像进行超分辨率操作，具有较好的恢复效果。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种图像超分辨率系统，包括特征提取模块、细节预测模块和重构模块，其中：所述特征提取模块，用于对输入的待进行分辨率提升的目标图像进行特征提取，生成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像超分辨率系统，其特征在于，包括特征提取模块、细节预测模块和重构模块，其中：所述特征提取模块，用于对输入的待进行分辨率提升的目标图像进行特征提取，生成所述目标图像对应的特征图；所述细节预测模块，用于对输入的所述目标图像对应的特征图进行细节预测，获得所述目标图像丢失的细节图像；所述重构模块，用于将所述目标图像和所述细节图像进行叠加操作，重构所述目标图像对应的高分辨率图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像超分辨率系统，其特征在于，包括特征提取模块、细节预测模块和重构模块，其中：所述特征提取模块，用于对输入的待进行分辨率提升的目标图像进行特征提取，生成所述目标图像对应的特征图；所述细节预测模块，用于对输入的所述目标图像对应的特征图进行细节预测，获得所述目标图像丢失的细节图像；所述重构模块，用于将所述目标图像和所述细节图像进行叠加操作，重构所述目标图像对应的高分辨率图像。2.根据权利要求1所述的图像超分辨率系统，其特征在于，所述特征提取模块包括多个预先训练得到的网络分支，每个网络分支分别由多个多尺度特征图映射结构级联构成，每个多尺度特征图映射结构分别由多个卷积核并联构成。3.根据权利要求2所述的图像超分辨系统，其特征在于，所述特征提取模块包括并联的第一网络分支和第二网络分支。4.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡念，张福，李飞洋，岑冠东，陈新度，王晗，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44