一种基于改进的扩散模型的单幅图像超分辨重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进的扩散模型的单幅图像超分辨重建方法，包括如下步骤：1）构建训练模型的数据集；2）对低分辨图像LR退化处理；3）创建混合数据集；4）依据扩散模型建模去噪模型；5）对LR图像进行超分辨重建。这种方法能快速重建恢复HR图像、为图像超分辨任务提供了一种新的思路和方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机-图像超分辨技术，具体是一种基于改进的扩散模型的单幅图像超分辨重建方法。

技术介绍

1、单图像超分辨率重建sisr(single image super-resolution,简称sisr)是计算机视觉和图像处理领域的关键研究领域之一，主要任务是将给定的低分辨率图像lr转换为相应的高分辨率图像hr。sisr在众多实际应用场景中有着广泛的应用，包括医学ct图像处理、目标检测、遥感图像超分辨重建和流媒体传输等，由于多个高分辨率图像可能对应于同一低分辨率图像，因此sisr是一个典型的不适定问题，这给设计有效的学习算法带来了巨大的挑战。同时，由于低分辨率图像中丢失了大量的高频细节信息，高分辨率图像的恢复需要采取特定的方法来补充这些缺失信息。此外，传统超分辨技术难以处理实际应用中的低分辨率图像，因为这些图像的退化过程多种多样。现有方法通常依赖于人为降采样的图像，导致在实际应用中表现不佳。

2、近年来，深度学习的快速发展极大地推动了sisr技术的进步，尤其是基于生成模型的sisr方法在性能上明显优于传统方法。为了学习低分辨率和高分辨率图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进的扩散模型的单幅图像超分辨重建方法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于改进的扩散模型的单幅图像超分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，肖恒，覃琴，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：