一种图像超分辨率重建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种图像超分辨率重建方法及系统，其方法包括：获取一张或多张第一分辨率图像，提取其浅层信息；基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；将每张第一分辨率图像及其多个不同层级粒度和分辨率的特征，输入到训练完成的重建网络中，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。本发明专利技术通过分层级蒸馏的方法，提取低分辨率图像的不同粒度和不同分辨率的特征，再将这些特征进行融合和上采样，从而重建出高于原低分辨率图像的超分辨率图像。图像的超分辨率图像。图像的超分辨率图像。

【技术实现步骤摘要】
一种图像超分辨率重建方法及系统


[0001]本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及一种图像超分辨率重建方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧城市、平安城市等国家主导工程的推动，视频监控摄像头在全国范围内迅速普及。据IDC于2018年9月30日预测，中国视频监控摄像头在2022年部署量将达到27.6亿台。此外，随着视觉通信和图像处理技术的高速发展，人们可以获取的数字图像数据已经呈现爆炸式的增长，极大地促进了计算机视觉领域的快速发展。数字图像作为记录视觉任务的信息载体，已与人们的日常生活息息相关。近年来，基于计算机视觉的科学研究日益重要，数字图像被广泛地应用于安防监控、医疗识别、卫星探测以及人们的日常生活中。因此，当前迫切要求数字图像处理技术不断提高和完善。
[0003]日前，日常生活中常见的成像设备有数码相机、移动手机和监控摄像头等。然而，在成像过程中受限于传感器质量等因素，可能造成采集到的数字图像分辨率过低和图像模糊，无法清晰明确地记录场景中信息。其直观的影响是图像的视觉效果无法满足人类感知要求，限制了数字图像的应用价本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：获取一张或多张第一分辨率图像，提取其浅层信息；基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；将每张第一分辨率图像及其多个不同层级粒度和分辨率的特征，输入到训练完成的重建网络中，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。2.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征包括：构建深层特征提取模块，所述深层特征提取模块包括多个组－信息蒸馏模块、多个密集快捷连接；多个组－信息蒸馏模块分别对提取到的浅层信息进行信息蒸馏，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；每两个组－信息蒸馏模块之间通过密集快捷连接，构成一个组－信息蒸馏残差组模块；多个组－信息蒸馏残差组模块，用于学习所述多个不同层细粒度和分辨率的特征。3.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述多个每组－信息蒸馏模块对提取到的浅层信息进行信息蒸馏包括：构建多个级联的分组可分离卷积残差块，每组可分离卷积残差块的输出作为下一组可分离卷积残差块的输入；融合所有可分离卷积残差块的输出特征图；对融合后的输出特征图进行压缩和加权相乘，得到加权的输出特征图。4.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述重建网络包括非对称残差模块和上采样重建模块，所述非对称残差模块，用于根据输入特征图的不同空间尺寸和通道数，建立多个分支采样路径，并根据其和softmax操作，得到包含全局信息的特征图；所述上采样重建模块，用于将所述全局信息的特征图进行上采样，得到高于第一分辨率的第二分辨...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘李漫，
申请(专利权)人：武汉图科智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：