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【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例主要涉及图像处理领域,并且更具体地,涉及图像超分辨率领域。
技术介绍
1、图像超分辨率是图像处理中的基础研究主题。图像超分辨率是在给定一个低分辨率的图像的情况下,通过预测缺失的高频率信息来生成一个高分辨率的图像。图像超分辨率在科研领域已经被研究了很多年,其可以被用于数据压缩、数据传输以及数据转换。
2、随着人工智能技术的发展,深度神经网络技术逐渐成为实现图像超分辨率的常用手段。深度神经网络对大数据的挖掘能力使其效果要优于那些未使用深度神经网络的图像超分辨率方法。然而在使用深度神经网络技术来进行图像超分辨率时,会遇到与网络性能和所生成图像的质量相关的问题。
技术实现思路
1、根据本公开的实施例,提供了一种用于图像处理的方案。
2、在本公开的第一方面中,提供了一种用于图像处理的方法。该方法包括:生成第一分辨率的输入图像的第二分辨率的特征图,第一分辨率小于第二分辨率;通过第一基于残差的密集反向投影(rdbp)网络生成第二分辨率的特征图和第一分辨率的特征图;通过第二rdbp网络生成第二分辨率的特征图和第一分辨率的特征图,第一rdbp网络和第二rdbp网络分别包括下采样反向投影层、上采样反向投影层以及注意力层;以及基于通过第一rdbp网络和第二rdbp网络生成的第二分辨率的特征图和第一分辨率的特征图,生成第二分辨率的输出图像。
3、在本公开的第二方面中,提供了一种电子设备。该电子设备包括一个或多个处理器;以及存储装置,用于存储一个或多个程序,
4、在本公开的第三方面中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
5、应当理解,
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征,亦非用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种用于图像处理的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中生成第一分辨率的输入图像的第二分辨率的特征图包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征图包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
6.根据权利要求2所述的方法,其中所述上采样包括:
7.根据权利要求3所述的方法,其中所述下采样包括:
8.根据权利要求5所述的方法,还包括:
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
10.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述第二分辨率的输出图像包括:
11.根据权利要求10所述的方法,其中生成所述第二分辨率的输出图像还包括:
12.根据权利要求11所述的方法,其中生成所述第二分辨率的输出图像还包括
13.一种电子设备,包括:
14.根据权利要求13所述的设备,其中生成第一分辨率的输入图像的第二分辨率的特征图包括:
15.根据权利要求13所述的设备,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征图包括:
16.根据权利要求15所述的设备,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
17.根据权利要求16所述的设备,其中通过第一RDBP网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
18.根据权利要求14所述的设备,其中所述上采样包括:
19.根据权利要求15所述的设备,其中所述下采样包括:
20.一种计算机程序产品,所述计算机程序产品被有形地存储在非易失性计算机可读介质上并且包括机器可执行指令,所述机器可执行指令在被执行时使机器执行动作,所述动作包括:
...【技术特征摘要】
1.一种用于图像处理的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中生成第一分辨率的输入图像的第二分辨率的特征图包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其中通过第一rdbp网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征图包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其中通过第一rdbp网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其中通过第一rdbp网络生成所述第二分辨率的特征图和所述第一分辨率的特征还包括:
6.根据权利要求2所述的方法,其中所述上采样包括:
7.根据权利要求3所述的方法,其中所述下采样包括:
8.根据权利要求5所述的方法,还包括:
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
10.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述第二分辨率的输出图像包括:
11.根据权利要求10所述的方法,其中生成所述第二分辨率的输出图像还包括:
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