【技术实现步骤摘要】
图像的超分辨率方法、设备和计算机存储介质
[0001]本申请涉及图像处理领域,特别涉及一种图像的超分辨率方法、设备和计算机存储介质。
技术介绍
[0002]图像的超分辨率技术是一种将低分辨率的图像处理为高分辨率的图像的技术。
[0003]一种图像的超分辨率方法中,将待处理图像输入超分模型,该超分模型包括特征提取模块、特征重建模块以及上采样模块,其中的特征重建模块可以包括依次排列的多个卷积层,可以对特征提取模块输出的多个通道特征图进行处理,并将处理后的通道特征图输入上采样模块。
[0004]但是上述超分模型中,特征重建模块中的多个卷积层的计算量较大,导致上述图像的超分辨率方法的计算量较大,耗时较长。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种图像的超分辨率方法、设备和计算机存储介质。所述技术方案如下:
[0006]根据本申请的第一方面,提供了一种图像的超分辨率方法,所述方法包括:
[0007]获取待处理图像;
[0008]将所述待处理图像输入超分模型,所述超分模型包括依次连接的特征提取模块、通道拆分模块、多个显示查找表以及上采样模块,所述特征提取模块用于对所述待处理图像进行特征提取处理,以得到多个通道特征图,所述通道拆分模块用于将所述多个通道特征图拆分后分别输入所述多个显示查找表,所述多个显示查找表用于分别对所述多个通道特征图进行处理,并输出处理过的多个通道特征图,所述上采样模块用于对所述处理过的多个通道特征图进行上采样,并输出所述超分模型,所述多个显示查找 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像的超分辨率方法,其特征在于,所述方法包括:获取待处理图像;将所述待处理图像输入超分模型,所述超分模型包括依次连接的特征提取模块、通道拆分模块、多个显示查找表以及上采样模块,所述特征提取模块用于对所述待处理图像进行特征提取处理,以得到多个通道特征图,所述通道拆分模块用于将所述多个通道特征图拆分后分别输入所述多个显示查找表,所述多个显示查找表用于分别对所述多个通道特征图进行处理,并输出处理过的多个通道特征图,所述上采样模块用于对所述处理过的多个通道特征图进行上采样,并输出所述超分模型,所述多个显示查找表是由所述超分模型经过有监督的训练得到的;获取所述超分模型输出的处理图像,所述处理图像的分辨率大于所述待处理图像的分辨率。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别对所述多个通道特征图进行处理,并输出处理过的多个通道特征图,包括:分别对所述多个通道特征图进行并行处理;并行输出所述处理过的多个通道特征图。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述待处理图像输入超分模型之前,所述方法还包括:获取待训练超分模型,所述待训练超分模型包括依次连接的待训练特征提取模块、所述通道拆分模块、多个待训练的显示查找表以及所述上采样模块;对所述待训练超分模型进行多次循环训练;响应于所述循环训练中的第n次循环训练后达到训练截止条件,停止所述循环训练;基于n次所述循环训练确定出所述超分模型;其中,一次循环训练包括:将训练集合中的训练样本中的第一图像输入所述待训练超分模型,所述训练集合中包括多个训练样本,所述训练样本包括第一图像以及第二图像,所述第二图像为分辨率大于所述第一图像的真值图像;获取所述待训练超分模型输出的训练处理图像;获取所述训练处理图像与所述第二图像之间的损失值;基于所述损失值对所述待训练特征提取模块以及所述多个待训练的显示查找表进行调整。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取所述训练处理图像与所述第二图像之间的损失值,包括:获取所述训练处理图像与所述第二图像之间的损失值,所述损失值第一损失值和第二损失值中的至少一个,所述第一损失值和所述第二损失值包括:
其中,Loss1为所述第一损失值,Loss2为所述第二损失值,C为所述第一图像的通道数,H为所述第二图像的高度,W为所述第二图像的宽度,i和j为像素坐标,y
i,j,n
为所述第二图像中第n通道,坐标为(i,j)的像素的值,f(x
i,j,n
)为所述训练处理图像中第n通道,坐标为(i,j)的像素的值。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于n次所述循环训练确定出所述超分模型,包括:获取n次所述循环训练中每次循环训练的待训练超分模型对应的图像相似...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱丹,高艳,
申请(专利权)人:京东方科技集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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