【技术实现步骤摘要】
基于级联框架的单幅压缩图像超分辨率重建方法
本专利技术涉及图像分辨率提升技术，具体涉及一种基于级联框架的单幅压缩图像超分辨率重建方法，属于图像处理领域。
技术介绍
图像作为主要的信息载体之一，因其具有直观生动的特征，在人类的生产和生活中有着极为重要的地位。随着网络科技时代的迅猛发展，图像和视频的数据量呈现了爆发式的增长，为信息的存储与传输带来了严重的负荷。此外，人们对图像质量和分辨率的需求也日益增长，尤其在医学、军事、遥感、天文及智能监控等应用领域，都要求获得更加清晰、分辨率更高、质量更好的图像，诸如此类的需求都对现有的技术和设备提出了巨大的挑战。现阶段，图像往往是以低分辨率的形式进行采集、存储和传输的，并且通常都会对图像进行一定倍数的压缩以节省存储空间和带宽资源。然而，压缩率的提高会导致图像中出现严重的失真现象，降低图像的质量，图像采集分辨率的降低也会导致图像的高频细节信息过度丢失，从而导致获取到的图像不能很好的满足不同方面的应用需求。超分辨率重建技术可以对已采集的降质图像及视频进行分辨率提升，具有成本低、实用性强...
【技术保护点】
1.基于级联框架的单幅压缩图像超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一：对于输入的低分辨率压缩图像，构建一种基于宽激活残差块的去压缩效应网络，用于去除压缩噪声，得到去噪后的低分辨率图像；/n步骤二：利用训练图像集，训练步骤一中构建的去压缩效应网络；/n步骤三：对于去噪后的低分辨率图像，构建一种基于宽激活残差块的超分辨率重建网络，以提升图像分辨率，得到最终高分辨率图像；/n步骤四：利用训练图像数据集，训练步骤三中构建的超分辨率重建网络；/n步骤五：在图像重建阶段，将低分辨率压缩图像作为输入，利用步骤二中训练出的网络来重建出低分辨率图像，再将得到的图像作为输入，利用...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.基于级联框架的单幅压缩图像超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：对于输入的低分辨率压缩图像，构建一种基于宽激活残差块的去压缩效应网络，用于去除压缩噪声，得到去噪后的低分辨率图像；
步骤二：利用训练图像集，训练步骤一中构建的去压缩效应网络；
步骤三：对于去噪后的低分辨率图像，构建一种基于宽激活残差块的超分辨率重建网络，以提升图像分辨率，得到最终高分辨率图像；
步骤四：利用训练图像数据集，训练步骤三中构建的超分辨率重建网络；
步骤五：在图像重建阶段，将低分辨率压缩图像作为输入，利用步骤二中训练出的网络来重建出低分辨率图像，再将得到的图像作为输入，利用步骤四中训练出的网络来重建出最终的高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的基于级联框架的单幅压缩图像超分辨率重建方法，其特征在于步骤一所述的去压缩效应网络，该网络通过设定固定卷积层实现图像的重叠取块，这种重叠取块的方式一方面增加了网络的感受野，使得网络的预测输出能够利用更多的输入图像信息；另一方面，这种操作在一定程度上对待重建像素进行了多次重建，在提高了网络鲁棒性的同时，能有效地消除块效应。
技术研发人员：何小海，王新欢，李兴龙，任超，熊淑华，王正勇，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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